Climate Lab – Fatti e Dati in Materia di Clima

Tra la fine del 2015 e l’inizio del 2016, poco dopo la fine della COP21 di Parigi, abbiamo messo a punto un documento pubblicato nella sua interezza (e scaricabile qui in vari formati) con il titolo “Nullius in Verba, fatti e dati in materia di clima”. L’idea è nata dall’esigenza di far chiarezza, ove possibile e nei limiti dell’attuale conoscenza e letteratura disponibili, in un settore dove l’informazione sembra si possa fare solo per proclami, quasi sempre catastrofici.

Un post però, per quanto approfondito e per quanto sempre disponibile per la lettura, soffre dei difetti di tutte le cose pubblicate nel flusso del blog, cioè, invecchia in fretta. Per tener vivo un argomento, è invece necessario aggiornarlo di continuo, espanderlo, dibatterle, ove necessario, anche cambiarlo. Così è nato Climate Lab, un insieme di pagine raggiungibile anche da un widget in home page e dal menù principale del blog. Ad ognuna di queste pagine, che potranno e dovranno crescere di volume e di numero, sarà dedicato inizialmente uno dei temi affrontati nel post originario. Il tempo poi, e la disponibilità di quanti animano la nostra piccola comunità, ci diranno dove andare.

Tutto questo, per mettere a disposizione dei lettori un punto di riferimento dove andare a cercare un chiarimento, una spiegazione o l’ultimo aggiornamento sugli argomenti salienti del mondo del clima. Qui sotto, quindi, l’elenco delle pagine di Climate Lab, buona lettura.

  • Effetti Ecosistemici
    • Ghiacciai artici e antartici
    • Ghiacciai montani
    • Mortalità da eventi termici estremi
    • Mortalità da disastri naturali
    • Livello degli oceani
    • Acidificazione degli oceani
    • Produzione di cibo
    • Global greening

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Contenuti a cura di Luigi Mariani e revisionati in base ai commenti emersi in sede di discussione e per i quali si ringraziano: Donato Barone, Uberto Crescenti, Alberto Ferrari, Gianluca Fusillo, Gianluca Alimonti, Ernesto Pedrocchi, Guido Guidi, Carlo Lombardi, Enzo Pennetta, Sergio Pinna e Franco Zavatti.

Un Mese di Meteo – Marzo 2019

Posted by on 06:00 in Attualità, Climatologia, Commenti mensili, Meteorologia | 0 comments

Un Mese di Meteo – Marzo 2019

IL MESE DI MARZO 2019[1]

Mese anormalmente povero di precipitazioni e con temperature in anomalia positiva specie al centro-nord e nei massimi.

La topografia media del livello di pressione di 850 hPa (figura 1a) evidenzia come centro d’azione determinate per il tempo atmosferico sulla nostra area una fascia anticiclonica che dal vicino Atlantico si estende a coprire l’intero bacino del Mediterraneo. Si noti anche che l’isoipsa di 1500 m interagisce con l’arco alpino indicando un certo effetto favonico sul settentrione, fatto questo confermato dai tipi di tempo riportati in tabella 2 che indicano un totale di 6 giorni con tipo 7 (foehn). Le umide e miti correnti atlantiche, la cui discesa verso il Mediterraneo è un tratto caratteristico della primavera meteorologica iniziata il primo di marzo, si mantengono invece più a Nord interessando le Isole Britanniche e l’Europa Centro Orientale, il che configura un pattern meteorologico che per forma ricordare quello tipico delle piena estate.

Figura 1a – 850 hPa – Topografie medie mensili del livello di pressione di 850 hPa (in media 1.5 km di quota). Le frecce inserire danno un’idea orientativa della direzione e del verso del flusso, di cui considerano la sola componente geostrofica. Le eventuali linee rosse sono gli assi di saccature e di promontori anticiclonici.

Tale diagnosi è confermata dalla carta delle isoanomale (figura 1b) la quale evidenzia un’area ad anomalia positiva che ha il proprio centro (zona arancione scuro) in pieno Atlantico a Ovest delle Azzorre e che protende un suo promontorio (area arancione chiaro) verso l’Italia centro-settentrionale.

Figura 1b – 850 hPa – carte delle isoanomale del livello di pressione di 850 hPa.

Il marzo 2019 ha visto il territorio nazionale in tutto o in parte interessato da 4 perturbazioni transitate rispettivamente fra 2 e 7, fra 12 e 14, fra 18 e 22 e fra 26 e 28 marzo (tabella 1). La piovosità più elevata a livello nazionale è stata registrata il 26 marzo con 2.7 mm, seguito dal 14 marzo con 2.4 mm e dal 12 marzo con 1.9 mm di media nazionale, tutti valori assai modesti. 7, 18 e 26 marzo sono risultati i tre giorni più piovosi al Nord, 12, 14 e 26 al Centro e 14, 27 e 28 al Sud.

Tabella 1 – Sintesi delle strutture circolatorie del mese a 850 hPa. Il termine perturbazione sta ad indicare saccature atlantiche o depressioni mediterranee (minimi di cut-off) o ancora fasi in cui la nostra area è interessata da regimi che determinano variabilità perturbata (es. flusso ondulato occidentale).

Tabella 2 – Tipi circolatori giornalieri secondo la classificazione di Borghi e Giuliacci a 16 tipi.

Andamento termo-pluviometrico

Le temperature medie delle massime mensili (figura 2) hanno presentato un’anomalia positiva da debole a moderata sul Centro-Nord e sul nord della Sardegna mentre nel Meridione sono risultate nella norma. Le medie delle minime (figura 3) sono invece risultate per lo più nella norma salvo lievi anomalie negative o positive a carattere locale. Dalla figura 5 si evince la presenza di una spiccata anomalia pluviometrica negativa sulla maggior parte dell’areale italiano salvo anomalie positive a carattere locale su Sardegna Nord-Occidentale e Calabria Ionica.

Figura 2 – TX_anom – Carta dell’anomalia (scostamento rispetto alla norma espresso in °C) della temperatura media delle massime del mese

Figura 3 – TN_anom – Carta dell’anomalia (scostamento rispetto alla norma espresso in °C) della temperatura media delle minime del mese

Figura 4 – RR_mese – Carta delle precipitazioni totali del mese (mm)

Figura 5 – RR_anom – Carta dell’anomalia (scostamento percentuale rispetto alla norma) delle precipitazioni totali del mese (es: 100% indica che le precipitazioni sono il doppio rispetto alla norma).

L’analisi decadale (tabella 3) evidenzia che l’anomalia positiva delle massime ha interessato la prima e la terza decade del mese risultando più sensibile al centro-nord. Le minime hanno dal canto loro manifestato anomalie positive deboli e limitate alla prima decade del mese.

Tabella 3 – Analisi decadale e mensile di sintesi per macroaree – Temperature e precipitazioni al Nord, Centro e Sud Italia con valori medi e anomalie (*).

(*) LEGENDA:

Tx sta per temperatura massima (°C), tn per temperatura minima (°C) e rr per precipitazione (mm). Per anomalia si intende la differenza fra il valore del 2013 ed il valore medio del periodo 1988-2015.

Le medie e le anomalie sono riferite alle 202 stazioni della rete sinottica internazionale (GTS) e provenienti dai dataset NOAA-GSOD. Per Nord si intendono le stazioni a latitudine superiore a 44.00°, per Centro quelle fra 43.59° e 41.00° e per Sud quelle a latitudine inferiore a 41.00°. Le anomalie termiche positive sono evidenziate in giallo (anomalie deboli, inferiori a 2°C), arancio (anomalie moderate, fra 2 e 4°C) o rosso (anomalie forti,di  oltre 4°C), analogamente per le anomalie negative deboli (minori di 2°C), moderata (fra 2 e 4°C) e forti (oltre 4°C) si adottano rispettivamente  l’azzurro, il blu e il violetto). Le anomalie pluviometriche percentuali sono evidenziate in azzurro o blu per anomalie positive rispettivamente fra il 25 ed il 75% e oltre il 75% e giallo o rosso per anomalie negative rispettivamente fra il 25 ed il 75% e oltre il 75% .

L’anomalia termica sopra descritta è confermata dalla carta delle anomalie termiche globali riportata in figura 6a, ricavata da dati MSU e dalla quale si nota che l’anomalia termica positiva sull’Italia si lega a una vasta area ad anomalia positiva presente sull’Asia Centro Occidentale e al Siberia. Tale diagnosi è sostanzialmente confermata in figura 6b dalla carta dell’anomalia termica globale da stazioni al suolo prodotta dal Deutscher Wetterdienst sulla base dei report mensili CLIMAT.

Figura 6a – UAH Global anomaly – Carta globale dell’anomalia (scostamento rispetto alla norma espresso in °C) della temperatura media mensile della bassa troposfera. Dati da sensore MSU UAH [fonte Earth System Science Center dell’Università dell’Alabama in Huntsville – prof. John Christy (http://nsstc.uah.edu/climate/)

Figura 6b – DWD climat anomaly – Carta globale dell’anomalia (scostamento rispetto alla norma espresso in °C) della temperatura media mensile al suolo. Carta frutto dell’analisi svolta dal Deutscher Wetterdienst sui dati desunti dai report CLIMAT del WMO [https://www.dwd.de/EN/ourservices/climat/climat.html).

 

[1]              Questo commento è stato condotto con riferimento alla  normale climatica 1988-2017 ottenuta analizzando i dati del dataset internazionale NOAA-GSOD  (http://www1.ncdc.noaa.gov/pub/data/gsod/). Da tale banca dati sono stati attinti anche i dati del periodo in esame. L’analisi circolatoria è riferita a dati NOAA NCEP (http://www.esrl.noaa.gov/psd/data/histdata/). Come carte circolatorie di riferimento si sono utilizzate le topografie del livello barico di 850 hPa in quanto tale livello è molto efficace nell’esprimere l’effetto orografico di Alpi e Appennini sulla circolazione sinottica. L’attività temporalesca sull’areale euro-mediterraneo è seguita con il sistema di Blitzortung.org (http://it.blitzortung.org/live_lightning_maps.php).

 

 

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Tre milioni di anni… ma per favore…

Posted by on 05:33 in Attualità, Climatologia | 6 comments

Tre milioni di anni… ma per favore…

Venghino signori venghino, nuovo giro nuova corsa, acquistare i gettoni alla cassa, nuovo studio in arrivo. E anche nuovo modello, grazie al quale scopriamo che:

  1. Negli ultimi tre milioni di anni la CO2 non è mai stata oltre le 400 parti per milione…
  2. La temperatura non è mai stata alta come ora, cioè quasi 2 gradi oltre il livello preindustriale…

Il tutto grazie ad una nuova fantastica simulazione descritta come segue:

The results of our study are based on an Earth system model of intermediate complexity, whose high computational efficiency needed for simulations on a million-year time scale is achieved by using a rather coarse spatial resolution and considerable simplifications in the description of individual processes, in particular atmospheric dynamics. Further progress in understanding of Quaternary climate dynamics would require the use of complex Earth system models. However, moving Quaternary modeling to a qualitatively new level would require not only the use of existing complex models but also substantial progress in modeling of ice sheet–solid Earth interaction (38) and, in particular, its impact on long-term landscape evolution, sediments transport (21), global dust and carbon cycles, and other processes that are not yet properly understood.

Traduzione: non ci prendete sul serio.

Sono aperte le scommesse su chi invece lo farà. Il corriere, la Repubblica, la Stampa?

Ma se proprio proprio volete farlo è qui: Mid-Pleistocene transition in glacial cycles explained by declining CO2 and regolith removal


Enjoy.

Ps: la vignetta è vecchia ma decisamente irrinunciabile 😉

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La complessa e variegata realtà degli osservatori meteorologici storici del Paese

Posted by on 06:00 in Attualità, Climatologia, Meteorologia | 1 comment

La complessa e variegata realtà degli osservatori meteorologici storici del Paese

Ricevo questa nota dagli amici Luigi Iafrate e Maria Carmen Beltrano. Chi si occupa professionalmente di meteorologia e di clima sa bene che le serie storiche sono le fondamenta della conoscenza, perché non c’è valutazione dell’attualità o proiezione per il futuro che possa prescindere dalla conoscenza del passato. Non solo, è obbligo assoluto che si faccia di tutto perché quel passato resti attuale, ossia perché i siti di osservazione restino nel tempo il più possibile invariati e, ove questo non sia oggettivamente possibile, ne sia annotata ogni modifica. Purtroppo così non è, come molti sanno, ma potrebbe esserci qualche cenno di risveglio. E’ per questo che vi consiglio vivamente la lettura del testo che segue, ringraziando di cuore gli autori per averlo voluto condividere con i nostri lettori.

Buona lettura.

La complessa e variegata realtà degli osservatori meteorologici storici del Paese

di Luigi Iafrate e Carmen Beltrano

La comunità scientifica internazionale attribuisce un interesse crescente ai dati meteorologici del passato, che rappresentano la base informativa certa da cui partire per studiare e comprendere i mutamenti climatici in atto. Per questo motivo, l’Organizzazione Meteorologica Mondiale (OMM), agenzia delle Nazioni Unite preposta al coordinamento internazionale delle attività di servizio e ricerca nelle scienze dell’atmosfera, ha deciso di promuovere programmi internazionali atti a valorizzare e incoraggiare il recupero e l’uso dei dati meteorologici storici[1], oltre che a salvaguardare gli osservatori centenari[2] che li hanno prodotti. Di qui il riconoscimento, nel 2018, da parte della stessa OMM, di stazione centenaria per ben sei osservatori italiani: Osservatorio del Collegio Carlo Alberto di Moncalieri (fondato nel 1859), Osservatorio Serpieri di Urbino (istituito nel 1850), Osservatorio Valerio di Pesaro (operativo dal 1861), Osservatorio Ximeniano di Firenze (fondato nel 1756, ma sistematicamente attivo dal 1813), Osservatorio di Roma Collegio Romano del Consiglio per la Ricerca in Agricoltura e l’Analisi dell’Economia Agraria (CREA), operativo fin dal 1782[3] e l’Osservatorio di Vigna di Valle dell’Aeronautica Militare (fondato nel 1910).

Si tratta di osservatori di interesse scientifico altissimo, che sono solo una piccola rappresentanza dei numerosi osservatori meteorologici centenari presenti sul territorio italiano, il cui sviluppo, tra la seconda metà del Settecento e tutto l’Ottocento, pone l’Italia tra le Nazioni che dispongono di serie meteorologiche ultracentenarie di rilevante interesse per la comunità scientifica.

L’alto riconoscimento ai sei osservatori nazionali ha offerto lo spunto per trattare la questione dell’importanza dei dati meteorologici storici nel workshop “Gli osservatori meteorologici storici: dal recupero all’uso dei dati per gli studi sul cambiamento climatico”, che si è svolto lo scorso 22 marzo al Collegio Romano, organizzato, a latere delle celebrazioni della 69° Giornata Meteorologica Mondiale, dal CREA, sotto l’egida dell’Associazione Italiana di Scienze dell’Atmosfera e Meteorologia (AISAM) e con il supporto del Servizio Meteorologico dell’Aeronautica Militare (qui per la locandina dell”evento). Lo scopo dell’incontro è stato quello di sottolineare l’importanza scientifica che le lunghe serie di misure hanno per gli studi e le ricerche sul cambiamento climatico e di sollecitare la collaborazione tra le diverse istituzioni meteorologiche italiane, affinché assolvano all’imprescindibile compito di garantire la continuità operativa delle stazioni storiche nazionali e di preservare e valorizzare i dati meteorologici del passato, rendendoli fruibili all’intera collettività.

Gli osservatori che hanno ottenuto il prestigioso riconoscimento internazionale di stazione centenaria sono stati oggetto di una particolare indagine finalizzata ad analizzare le condizioni di funzionamento di ciascuno. I risultati hanno evidenziato l’esistenza di realtà operative fortemente diversificate e di elevate criticità, che potrebbero, nel futuro, compromettere la loro stessa esistenza. Essi operano infatti con differenti modalità: alcuni sono gestiti da enti pubblici, altri, invece, da organizzazioni private, come fondazioni e associazioni. Ciò comporta una gestione assai eterogenea del personale: in alcuni casi è fondamentalmente volontario, mentre, se dipendente da istituzioni pubbliche, la situazione è spesso problematica (specie se vi è un unico addetto), per la scarsa sensibilità dell’amministrazione al turnover. Tutte e sei le stazioni afferiscono a reti di monitoraggio, sebbene a scale differenti (regionali o nazionali). In tutti i casi, gli strumenti e i sensori sono periodicamente sottoposti a verifiche di funzionalità e ciò garantisce la qualità dei dati rilevati, sebbene l’uso degli stessi sia assai vario e quasi esclusivamente circoscritto ai soli enti che ne hanno la gestione. I dati rilevati sono utilizzati in tempo reale per fini previsionali e di modellistica per alcuni osservatori soltanto, mentre la loro disponibilità immediata per il pubblico, tramite pubblicazione su web, è molto limitata. Per non parlare, poi, dei dati storici, che sono accessibili solo parzialmente!

L’indagine, per ora circoscritta alle sei stazioni centenarie, ha evidenziato, dunque, l’esistenza di realtà piuttosto complesse e incerte.

La sopravvivenza di questi ed altri osservatori storici nazionali e il recupero e l’utilizzo dei dati meteorologici del passato, che tanto interesse hanno per la ricerca climatologica, dipendono, in ogni caso, dalla volontà degli enti di appartenenza di sostenerne l’onere. Il principale elemento di rischio per la continuità operativa degli osservatori antichi va ricercato nella frammentarietà dei servizi meteorologici del Paese: una realtà istituzionale che impedisce di affrontare, in maniera unitaria, le problematiche di gestione del singolo osservatorio. Per superare l’annoso problema si rende necessaria un’azione di coordinamento tra le diverse istituzioni del settore! Un coordinamento teoricamente affidato alla nascente Agenzia nazionale ItaliaMeteo, che dovrà svolgere funzioni e compiti conoscitivi, tecnico-scientifici e di gestione operativa nel settore della meteorologia e climatologia del Paese. Ma solo se ItaliaMeteo avrà consapevolezza dell’importanza delle stazioni storiche, si potrà sperare nella continuità del loro contributo all’osservazione del tempo e allo studio del clima!

Un elemento importante che accomuna i sei osservatori centenari ed altre stazioni storiche italiane è dato dal fatto che i loro dati sono riversati, in automatico o mediante digitalizzazione manuale (data entry), nella Banca Dati Agrometeorologica Nazionale (BDAN) del Ministero delle Politiche Agricole, Alimentari, Forestali e del Turismo (MiPAAFT)[4]. Pertanto, tale BDAN potrebbe rappresentare il nucleo primario di un database climatico nazionale governativo che, reso fruibile alla comunità scientifica, sarebbe in grado di offrire dati meteorologici storici di grande utilità per le ricerche del settore. In tal modo, la tradizione agrometeorologica del Mipaaft potrebbe assumere un ruolo sostanziale per le attività e i servizi di climatologia che rappresentano uno dei nodi centrali dell’Agenzia ItaliaMeteo.

Per concludere, tornerebbe molto utile alla meteorologia nazionale estendere l’indagine condotta sulle sei stazioni centenarie anche agli altri numerosi osservatori antichi del Paese, in vista di definire, con accuratezza, lo stato dell’arte sul funzionamento e sulla rappresentatività di questi importantissimi baluardi di osservazione del tempo e del clima.

_____________________

[1] https://public.wmo.int/en/resources/meteoworld/international-data-rescue-i-dare-portal

[2] https://public.wmo.int/en/our-mandate/what-we-do/observations/centennial-observing-stations

[3] Dal 1998 è anche sito di monitoraggio della Rete Agrometeorologica Nazionale del Mipaaft.

[4] Si tratta di un repository che contiene dati e statistiche agrometeorologiche rilevate / calcolate delle stazioni della Rete Agrometeorologica Nazionale (RAN), delle reti del Servizio Meteorologico dell’Aeronautica Militare e di alcune stazioni delle reti agrometeorologiche regionali. La BDAN è in continuo aggiornamento (orario) e contiene dati principalmente dal 1951. Vi sono per di più archiviate le serie storiche centenarie di temperatura e precipitazioni (dal 1862) di circa 25 osservatori dell’Ufficio Centrale di Ecologia Agraria (oggi confluito nel CREA). Nella BDAN sono archiviati giornalmente i dati meteorologici ricostruiti e di previsione a 6 giorni, relativi ad una griglia georiferita all’intero territorio nazionale (dimensione media celle: 10 Km).

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Aumento del trend di variazione del contenuto di calore degli oceani

Posted by on 09:48 in Attualità, Climatologia | 5 comments

Aumento del trend di variazione del contenuto di calore degli oceani

Mi sono occupato a più riprese del contenuto di calore degli oceani in quanto è una grandezza fondamentale per conoscere come evolverà il clima terrestre e che, allo stato delle conoscenze scientifiche odierne, è un parametro ancora molto oscuro (lo sostiene un rapporto del NOAA nella post-fazione, pagg. 46-48).

In un articolo pubblicato lo scorso mese di gennaio su CM, ho cercato di mettere in evidenza le cause di queste incertezze. Il numero esiguo di misurazioni (considerato il volume enorme degli oceani) non consente di conoscere con precisione il contenuto di calore degli oceani. Non conosciamo, inoltre, le dinamiche con cui il calore assorbito dalla superficie degli oceani viene trasferito agli strati oceanici profondi e, successivamente, all’atmosfera terrestre, né abbiamo certezze circa il contributo geotermico all’aumento del contenuto di calore oceanico. Diciamo che esistono grossi margini di miglioramento nelle procedure di modellazione di questo importantissimo parametro che caratterizza l’evoluzione del clima terrestre. Non stupisce, pertanto, che molti ricercatori si dedichino a questa branca di ricerca, nel tentativo di colmare le lacune che caratterizzano la nostra conoscenza del fenomeno.

Grazie ad una segnalazione degli amici L. Mariani e G. Alimonti  ho avuto modo di leggere un recente articolo pubblicato lo scorso mese di gennaio su Science:

How fast are the oceans warming? a firma di L. Cheng, J.Abraham, Z. Hausfather & K. E. Trenberth (da ora Cheng et. al., 2019).

Il breve articolo cerca di conciliare le misurazioni con i risultati dei modelli di circolazione globale che, fino ad ora, divergevano in modo significativo. L’articolo non è liberamente accessibile, per cui cerco di riassumerlo brevemente. Gli autori partono da alcune considerazioni di base: il contenuto di calore degli oceani è di fondamentale importanza per capire quanto incida lo squilibrio radiativo nel bilancio energetico del pianeta terrestre. E’ noto, infatti, che se consideriamo la quantità di energia entrante nel sistema Terra sotto forma di radiazione visibile ed ultravioletta e la confrontiamo con quella infrarossa uscente, la prima risulta maggiore della seconda, per cui il sistema Terra tende a scaldarsi. Esistono, però, dei meccanismi regolatori che impediscono che questo processo proceda in modo tale da giungere a valori di temperatura tali da impedire lo sviluppo della vita così come la conosciamo. Si tratta di un delicatissimo equilibrio radiativo, per cui la quantità di energia trattenuta dal sistema climatico terrestre è tale da mantenere il nostro pianeta in condizioni ideali di temperatura. L’aumento di concentrazione dei gas serra in atmosfera, produce uno squilibrio radiativo, per cui il sistema dovrebbe aumentare la sua temperatura.

Il problema è stabilire di quanto esso si scaldi e questo “quanto” dipende dall’efficacia con cui il diossido di carbonio e gli altri gas serra, trattengono la radiazione infrarossa. Non essendo possibile effettuare misurazioni dirette a livello globale, i calcoli vengono effettuati sulla base di modelli fisico-matematici che, sulla base di equazioni di natura termodinamica e fluido dinamica, consentono di calcolare i valori dei vari parametri che caratterizzano il clima terrestre. Diversi sono i valori su cui si concentra l’attenzione degli osservatori. Il primo di essi è la temperatura media globale, gli altri due sono costituiti da due valori numerici che rappresentano l’incremento della temperatura globale al raddoppio della concentrazione di diossido di carbonio: la sensibilità climatica all’equilibrio e la sensibilità climatica transitoria. IPCC nel suo ultimo report (AR5) ha individuato per la sensibilità climatica all’equilibrio un intervallo piuttosto ampio: 1,5°C-4,5°C.

Gli studiosi cercano di capire dove si colloca il vero valore della sensibilità climatica in questo intervallo. Se la sensibilità climatica all’equilibrio dovesse essere 4,5°C, i gas serra intrappolerebbero una grande quantità di calore che dovremmo trovare nel principale serbatoio di calore del sistema climatico terrestre, cioè negli oceani. Se la sensibilità climatica all’equilibrio fosse, invece, prossima ad 1,5°C, la quantità di calore immagazzinato negli oceani dovrebbe essere molto più bassa. Tutto sta, quindi, a calcolare quanto calore viene immagazzinato dagli oceani. E’ questa la battaglia del contenuto di calore degli oceani (OHC, secondo l’acronimo in lingua inglese) che vede gli scienziati su fronti opposti. Ad onor del vero la maggioranza di essi è del parere che la sensibilità climatica all’equilibrio sia piuttosto alta, ma ad essi si oppone un agguerrito gruppo di ricercatori che non la vede allo stesso modo. L’unica cosa certa in tutte queste discussioni è che il contenuto di calore degli oceani è affetto da un notevole margine di incertezza e, ad aggravare ulteriormente la situazione, non siamo in grado di stabilire quanto di questo calore sia imputabile all’effetto serra e quanto ad altre cause.

Analizzando quattro lavori piuttosto recenti e per la precisione Cheng et. al. , 2017; Domingues et al., 2008; Levitus et al., 2012 e Resplandy et al., 2018 (cui dedicai un commento qualche mese fa), Cheng et al., 2019 ottiene dei valori del rateo di variazione del contenuto di calore degli oceani più alto di quelli contenuti nell’AR5 dell’IPCC ed in linea con quello previsto dai modelli della suite CMIP5. Per capire di cosa si sta parlando, mi è sembrato opportuno riportare una figura, in cui viene rappresentato quanto ho cercato di riassumere nelle righe precedenti.

fig. 1: tasso di riscaldamento dei primi duemila metri di oceano nel periodo 1971/2010 ( tratta da qui)

 

Questa figura non è, però quella dell’articolo originale, ma è stata estratta da una replica di uno degli autori ad un articolo di Nic Lewis che ha contestato alcuni errori a Cheng et al., 2019. Nel lavoro originario, infatti, i quattro valori contraddistinti con AR5 (in grigio) sono sensibilmente più bassi per cui, chi legge l’articolo, nota un forte aumento del tasso di riscaldamento degli oceani, rispetto a quello contenuto in AR5 (in base ad una mia stima il valore centrale è passato da circa 0,25 W/m2 a circa 0,38 W/m2) .

Il motivo di questa grossa differenza deve essere ricercato nel fatto che Cheng et al., 2019, ha considerato i valori di OHC riferiti ai primi 2000 metri di oceano, ma li ha confrontati con i valori di OHC che in AR5 sono riferiti ai primi settecento metri di profondità. Una svista non indifferente, considerato che nei materiali supplementari Cheng et al., 2019 riporta una figura quasi identica a questa, ma riferita ai primi settecento metri di profondità.

fig.2 tratta dalla fig. S1 dei materiali supplementari di Cheng et al., 2019 (liberamente accessibile). Si noti come la fig. 1 precedente, sia stata ottenuta da questa (pannello superiore) mediante semplice traslazione verticale.

Dopo la correzione la differenza si è ridotta notevolmente anche se continua a notarsi un maggior accordo dei valori di Cheng et al., 2019 con i risultati dei modelli piuttosto che con quelli di AR5. In proposito vorrei far notare che, dato l’elevato grado di incertezza, i modelli danno risultati coerenti anche con alcuni dei dati AR5 (Levitus, per esempio).

Nic Lewis nel suo commento all’articolo contesta alla radice le conclusioni di Cheng et al., 2019 per diversi ordini di motivi. In questa prima fase ci concentreremo sul calcolo del contenuto di calore oceanico tra 0 e 2000 metri di profondità. Esistono diverse stime di tale grandezza, desunte da studi di diversi autori. Ogni autore ha utilizzato un approccio diverso, per cui i risultati sono piuttosto discordanti. Nella figura seguente si possono vedere diverse stime del contenuto di calore oceanico.

fig. 3: secondo Lewis, Cheng et al., 2019, per calcolare il valore di OHC nello strato 0-2000 m, avrebbe utilizzato la curva magenta, invece di quella verde, sottostimando di circa 20 ZJ il contenuto di calore dello strato 0-2000 m tra il 1971 ed il 2010 (periodo preso in considerazione da IPCC- AR5).

Secondo Lewis,  Cheng et al., 2019 ha calcolato il contenuto di calore degli oceani tra 0 e 2000 metri di profondità, per il periodo 1971-2010, sommando  a quello riportato in AR5 per lo strato 0-700 m, il contenuto di calore indicato nella figura 3 con la curva di colore magenta. Il valore così ottenuto, è fortemente sottostimato rispetto a quanto si sarebbe ottenuto utilizzando, per esempio, la curva di Levitus (curva vede/nera).

Ad un osservatore esterno la polemica potrebbe sembrare pretestuosa: scegliere una curva o l’altra è una questione di opportunità. In realtà scegliendo la curva magenta si ottiene un valore di molto inferiore e, quindi, confrontando tale valore con quello odierno, si ottiene un maggiore incremento del contenuto di calore degli oceani: peggio di quanto pensassimo. Cheng e colleghi giurano che non è così, ma il dubbio viene.

Le critiche di Lewis vanno, però, oltre questo aspetto che mi sento di condividere. Egli fa notare, infatti, che Cheng et al., 2019, sopravvaluta il contenuto di calore degli oceani nel periodo compreso tra il 2005 ed il 2017 (periodo in cui sono stati introdotti i dati delle boe ARGO). Gli autori avrebbero trascurato, infatti, una serie di misure (Ishii) che avrebbe ridotto il contenuto di calore oceanico. Se tale serie fosse stata presa in considerazione e fosse stata esclusa la serie altamente incerta di Resplandy et al., 2018 (su questo concordo senza alcuna riserva), i valori del contenuto di calore oceanico nei primi 2000 metri di profondità, sarebbero stati sensibilmente inferiori a quelli calcolati dai modelli e, quindi, non in accordo con essi.  Il ragionamento di Lewis è ben esemplificato  nella figura  seguente.

fig. 4:  nella parte sinistra della figura è rappresentato il rateo di variazione del contenuto di calore degli oceani nei primi 2000 metri di profondità calcolato in AR5 (banda grigia) e in tre diversi studi per il periodo 1971-2010. Nella parte destra è riportato  il trend di variazione del contenuto di calore oceanico secondo la suite di modelli CMIP5 (banda verde) e secondo gli stessi studi utilizzati per il calcolo di OHC nel “periodo AR5” (bande azzurre).

Devo constatare che, stando alle considerazioni degli autori riportate nell’articolo di Lewis, essi non negano la fondatezza dei rilievi di Lewis: si limitano a dire che i rilievi non minano la tesi portante del loro studio, ovvero che il contenuto di calore degli oceani è in aumento e che tale aumento è coerente con quello indicato dai modelli della suite CMIP5. Personalmente non sono del tutto d’accordo con loro e mi sento di condividere molte delle critiche di N. Lewis. Questa convinzione è accresciuta anche da alcune affermazioni di Cheng et al., 2019 circa le diverse imprecisioni che caratterizzano il loro articolo: la colpa sarebbe degli editor di Science che, nel tentativo di ridurre la lunghezza dell’articolo, avrebbero eliminato alcune parti dello stesso, generando le imprecisioni rilevate da N. Lewis. Sarà anche vero, ma alla fine ciò che resta è che abbassando il valore del contenuto di calore degli oceani nel periodo 1971-2010 ed alzando quello relativo al periodo 2005-2017, si ottiene un valore del rateo di aumento del contenuto di calore degli oceani, molto diverso da quello calcolabile utilizzando altri dati. E’ solo il caso di precisare che tutti i dati utilizzati da Lewis e da Cheng et al., 2019, sono riportati nella letteratura scientifica e, quindi, ugualmente degni di fede, ma utilizzandone alcuni, invece che altri, si ottengono risultati piuttosto diversi.

Per quel che mi riguarda tanto le argomentazioni di Lewis che quelle di Cheng e collaboratori rientrano nel recinto del dibattito scientifico, in quanto le incertezze dei dati danno pari dignità ad entrambe le conclusioni, ma chi lo spiega al lettore del New York Times che l’articolo  che “divulgava” Cheng et al., 2019, per ammissione dello stesso Cheng, non riflette lo stato effettivo del dibattito? Il povero lettore, leggendo l’articolo ed i virgolettati delle dichiarazioni degli scienziati, si è convinto che il contenuto di calore degli oceani stia aumentando molto più di quanto potessimo immaginare, ma ciò non è affatto vero. Ad essere sincero a tale conclusione si sarebbe giunti anche leggendo l’originale di Cheng et al., 2019. E’ merito di Nicholas Lewis se abbiamo potuto decifrare la realtà e mettere i puntini sulle “i”.

Alla fine di questa lunga disamina della questione, pochissime considerazioni personali.

In primo luogo si persevera nell’utilizzo di dati provenienti da fonti diverse (boe ARGO, nella fattispecie) per costruire delle serie “omogenee” attaccando i nuovi dati a quelli vecchi, previa omogeneizzazione degli stessi mediante algoritmi di calcolo che, come abbiamo visto, sono altamente opinabili.

Si utilizzano dati altamente incerti (basta vedere le barre d’errore nei grafici allegati) e li si confronta con dati caratterizzati da un grado di incertezza molto più basso (quelli integrati con i dati delle boe ARGO), giungendo a conclusioni a volte paradossali: il rateo di variazione del contenuto di calore oceanico è aumentato. Nessuno lo mette in dubbio, ma quanto di questo aumento è, però, frutto del cambio del sistema di misurazione? Nessuno ce lo dice e, forse, nessuno lo sa. Nonostante ciò si dichiara candidamente che il contenuto di calore degli oceani sta aumentando con velocità maggiore che nel passato, con tutto ciò che questo comporta, in primis il fatto che il “calore mancante” si nasconde nel mare profondo, come sostiene da tempo uno dei co-firmatari di Cheng et al., 2019.

Per finire, non possiamo passare sotto silenzio l’ennesimo tentativo (fallito) di conciliare le osservazioni con i modelli. Su questo sarebbe necessario scrivere, però, un altro post, per cui rimando i curiosi a quanto dice in proposito N. Lewis nell’articolo citato.

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Le Temperature Europee e i 2°C di Parigi

Posted by on 06:00 in Attualità, Climatologia | 4 comments

Le Temperature Europee e i 2°C di Parigi

di Franco Zavatti e Luigi Mariani

Il rapporto IPCC SR1.5, richiesto dalla COP22 di Parigi e presentato alla COP 23 di Katowice (Polonia), al primo punto (A1) recita:“Si stima che le attività umane abbiano causato circa 1°C di riscaldamento globale al di sopra del livello pre-industriale, con un probabile intervallo tra 0.8 e 1.2 °C. È probabile che il riscaldamento globale raggiunga 1.5°C tra il 2030 e il 2052 se continuerà ad aumentare al ritmo attuale (alta confidenza)”.

Tutto SR1.5 è in pratica un confronto tra cosa potrebbe succedere se la temperatura aumentasse di 2°C (valore massimo fissato da COP22) oppure di 1.5°C (valore massimo auspicato da COP 22).
Il “potrebbe succedere” scritto qui sopra si riferisce alla temperatura media globale mentre noi, in Europa, non abbiamo bisogna del condizionale e possiamo misurare sperimentalmente quanto l’SR1.5 riporta come previsione dei modelli climatici

Come si vede agevolmente in figura 1, noi abbiamo già superato la differenza di 2°C rispetto al livello preindustriale (qui scelto come l’anno 1880).
La figura 1 mostra l’anomalia di temperatura media europea (ETA, Mariani e Zavatti, 2017) che i lettori di CM possono vedere all’inizio della barra laterale del blog.

Fig.1: Anomalia della temperatura media europea dal 1655 al 2016. Dati annuali. La linea rossa è un filtro passa-basso di finestra 36 anni. Le linee orizontali verdi rappresentano un intervallo di 2°C che parte dal valore filtrato dell’anomalia al 1880, inizio di alcuni dataset di temperatura globale.

In rosso un filtro su 36 anni e in verde un intervallo di 2°C che inizia dal valore filtrato per l’anno 1880; le due righe verdi possono essere immaginate più in alto o più in basso, a discrezione di chi legge.

In ogni caso siamo, come minimo, “pericolosamente” (per l’IPCC) vicini ai limiti sia fissati che auspicati dalle ultime COP, ammesso che qualcuno voglia far scorrere le linee verdi e posizionarle in modo diverso rispetto alla figura 1; se così non fosse, possiamo certamente affermare che abbiamo superato da qualche anno quei limiti che nelle dichiarazioni ufficiali ci siamo impegnati a non valicare.

Una conferma viene dal tasso di mortalità della ESP, European Standardized Population (vedere ad esempio https://www.nrscotland.gov.uk/files/statistics/age-standardised-death-rates-esp/age-standard-death-rates-background.pdf), una distribuzione teorica che rappresenta la popolazione europea meglio della distribuzione della popolazione mondiale WHO (World Health Organization). La distribuzione ESP nasce nel 1976 e, causa i normali cambiamenti demografici, viene ripetuta nel 2013. Qui viene usata la versione 2013, mostrata in figura 2.

Fig.2: Distribuzione ESP 2013 per classi di età.

I tassi di mortalità per entrambe le distribuzioni ESP sono in figura 3, tratta da https://www.nrscotland.gov.uk/files/statistics/age-standardised-death-rates-esp/age-standard-death-rates-background.pdf

Fig.3: Tassi di mortalità per entrambe le distribuzioni ESP. L’ESP 2013 è la curva rossa. Questi dati terminano nel 2012, ma non si osserva alcun segno di un possibile incremento del tasso di mortalità che possa far pensare agli eventi catastrofici previsti e temuti.

Quello mostrato è solo un esempio e ci chiediamo se i lettori di CM possano (e vogliano) proporne altri che potremmo aggiungere al sito di supporto.

Su WUWT (qui) è apparso un post simile che usa i dati europei dal dataset di Berkeley.

Il grafico e i dati relativi a questo post si trovano nel sito di supporto qui.

Bibliografia

 

  • Mariani L., Zavatti F.: Multi-scale approach to Euro-Atlantic climatic cycles based on phenological time series, air temperatures and circulation indexes , Science of the Total Environment, 593-594, 253-262, 2017. doi:10.1016/j.scitotenv.2017.03.182

NB: la vignetta originale è di Pietro Vanessi

 

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NAO, SST e Vento Geostrofico

Posted by on 14:55 in Attualità, Climatologia, Meteorologia | 13 comments

NAO, SST e Vento Geostrofico

di Franco Zavatti e Luigi Mariani

In questo post viene studiata la velocità del vento geostrofico, vedere anche “Il vento” (47 slide sul vento), nell’Atlantico orientale tramite un indice di intensità  delle tempeste di vento. Prendiamo lo spunto da un lavoro sulle Isole Orcadi (Krueger et al., 2019) dove, nella loro figura 2 riprodotta in figura 1, sono riportate le serie temporali del 95.mo e 99.mo percentile delle velocità dei venti geostrofici “mediate su 10 triangoli” nell’Atlantico orientale.

Fig.1: Serie del 95.mo e 99.mo percentile dell’indice di velocità dei venti geostrofici.

Come riportato nell’abstract del lavoro di Krueger et al., 2019: “Geostrophic wind speeds calculated from mean sea level pressure readings are used to derive time series of northeast Atlantic storminess. The technique of geostrophic wind speed triangles provides relatively homogeneous long-term storm activity data and is thus suited for statistical analyses.” (le velocità del vento geostrofico, calcolate dalle letture di pressione media a livello del mare, vengono usate per ricavare la serie temporale della intensità  delle tempeste di vento nell’Atlantico nord-orientale. La tecnica dei triangoli del vento geostrofico fornisce dati relativamente omogenei sull’attività di tempesta a lungo termine ed è quindi adatta alle analisi statistiche). Qui usiamo solo la serie digitalizzata del 99.mo percentile con lo scopo di verificare se la velocità del vento è in qualche modo legata a ciclicità oceaniche, cioè se da questi dati è possibile derivare una interazione oceano-atmosfera.

Fig.2: Serie temporale della intensità delle tempeste di vento dell’Atlantico nord-orientale e suo spettro LOMB. Digitalizzazione della figura 2 di Krueger et al., 2019 (solo 99.mo percentile).

Lo spettro LOMB mostra una serie di massimi di cui i principali hanno periodi di 36.8 e 1.8 anni; nello spettro non sono trascurabili i massimi a 11 e 22 anni mentre sono più deboli ma ben visibili i picchi dello stesso ordine di quelli di El Nino (4.5, 6, 6.5, 7.2 anni). Un massimo non presente in figura 1, perché appare più incerto degli altri, è quello a 116.6 anni; questo è un periodo paragonabile o poco inferiore all’estensione temporale del dataset.

È ragionevole pensare che i venti geostrofici sull’Atlantico possano dipendere dalla temperatura marina per cui abbiamo fatto un tentativo di confrontare lo spettro di figura 2 con quello delle temperature superficiali globali (SST) e con quello dell’emisfero nord.

Fig.3: Temperature marine superficiali globali. Da HadCrut.

Fig.4: Temperature marine superficiali dell’emisfero nord. Da HadCrut.

L’indice NAO, che si ricava dalle differenze di pressione tra due stazioni lontane (es: Lisbona e Reykjavik), e specialmente la sua serie invernale (DJFM), ha una importante e riconosciuta influenza sul clima europeo, anche su quello continentale. Si può ipotizzare con un buon livello di certezza che la sua azione si faccia sentire anche nel caso dell’indice di intensità delle tempeste di vento che viene derivato dai venti geostrofici, la cui velocità si calcola da differenze di pressione. Il confronto con NAO complessivo (estate+inverno) e NAO invernale mostra che l’intensità delle tempeste di vento dipende in egual misura da entrambe le serie.

Fig.5: Indice NAO annuale, estate+inverno. Da HadCrut.

Rispetto alle SST, qui manca il massimo a 9.2 e quello a 15 anni, sostituiti dal massimo principale dello spettro a 7.8 anni e da quello a 13 anni. Dal confronto diretto tra i due spettri NAO si vedono alcune differenze, ma il compendio dei risultati riportato in tabella 1 rappresenta il fatto che le due serie (di cui una è contenuta nell’altra) non differiscono sensibilmente.

Fig.6: Indice NAO annuale invernale (DJFM). Da HadCrut. Il massimo di periodo 7.8 anni ha una potenza pari a 32.

La tabella seguente mostra come i massimi spettrali si distribuiscono tra le serie esaminate. I massimi indicati dalle caselle gialle sono presenti in tutte le serie; la colonna di colore avana (bisque) elenca i massimi presenti in quattro su cinque serie, mentre le caselle celesti (anche se comprendono 4 massimi comuni su cinque serie) sono di minore interesse dato che non sono presenti i massimi dell’intensità  delle tempeste di vento.

Tabella 1: Confronto tra i periodi (in anni) dei massimi spettrali di ntensità  delle tempeste di vento (Wind), SST globale e nord-emisferica; NAO Complessiva ed invernale
Wind 117 53.8 36.8 21.9 11.1 8.2 7.2 6.5 5.9 4.5 1.8
SST Glob 58.7 34 22.3 15 10.6 9.2 4.8 3.8 2.7
SST NH 68 31 23.4 15.5 11.5 9.2 6 4.5 3.8 3.5
NAO Ann 33.6 (20.4) 13.2 11.2 7.8 4/5 2.4
NAO Inv 36 22.2 13 7.8 5.8 5 2.7

Conclusioni
Una possibile conclusione è che l’indice di intensità delle tempeste di vento nell’Atlantico orientale sia legato a periodi di 30-35 anni e a quelli di circa 22 anni. I periodi di 4-5 anni si fanno notare come espressione di El Nino, anche se l’assenza dei periodi inferiori (3.8, 2.7, 1.8 anni) induce a pensare ad un’influenza articolata (e non diretta, come succede in altre situazioni) di El Nino.
Da sottolineare anche il fatto che l’indice di figura 2, che potremmo forse chiamare di “tempestosità”, non mostra una pendenza positiva, come ci si sarebbe aspettato, secondo i modelli climatici, dall’aumento di temperatura causato dai gas serra. La sua pendenza è nulla, cioè minore di (0.003±0.014) unità/decade. Da figura 2 si vede solo un aumento dell’ampiezza dell’indice tra il 1960 e il 1995 che nel periodo successivo sembra rientrare nei valori normali.

Tutti i grafici e i dati, iniziali e derivati, relativi a questo post si trovano nel sito di supporto qui.

Bibliografia

  • Krueger, O., F. Feser, and R. Weisse: Northeast Atlantic Storm Activity and its Uncertainty from the late 19th to the 21st Century, J. Climate , in press, 2019. doi.org/10.1175/JCLI-D-18-0505.1 (a pagamento)
  • Laurenz et al., 2019 Laurenz, L., Lüdecke, H.-J., Lüning, S.: Influence of solar activity changes on European rainfall , Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics, 2019. doi:10.1016/j.jastp.2019.01.012
  • Iürg Luterbacher, Christoph Schmutz, Dimitrios Gyalistras, Eleni Xoplaki and Heinz Wanner: Reconstruction of monthly NAO and ED indices back to AD 1675 , GRL , 26, 17, 2745-2748, 1999.

 

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La Carenza di precipitazioni sull’Italia Analizzata con l’Ausilio di Serie Storiche di Lunga Durata

Posted by on 12:59 in Attualità, Climatologia | 8 comments

La Carenza di precipitazioni sull’Italia Analizzata con l’Ausilio di Serie Storiche di Lunga Durata

di Luigi Mariani e Franco Zavatti

L’inverno 2018-2019 è stato anormalmente povero di precipitazioni. L’analisi delle serie storiche condotta ci permette di affermare che non si tratta finora di un’anomalia senza precedenti in quanto casi analoghi o più drastici sono presenti in tutte le serie storiche analizzate. Ciò detto occorre tuttavia seguire con attenzione l’evoluzione meteorologica delle prossime settimane augurandoci che la primavera faccia il suo dovere.

Il fenomeno in esame e le sue cause circolatorie

Da più parti giungono allarmi in merito alla scarsa quantità di precipitazioni  registrata negli scorsi mesi.

Dal punto di vista circolatorio il fenomeno si spiega con il lungo persistere di un anticiclone di blocco sul vicino Atlantico che ha impedito l‘accesso alla nostra area alle perturbazioni atlantiche. Tale situazione è bene illustrata dalla topografia del livello di pressione di 850 hPa e dalla carta delle isoanomale (figure 1 e 2).

Figura 1- Topografia media del livello di pressione di 850 hPa dal 1 dicembre 2018 al 28 febbraio 2019.

Figura 2- Anomalia media in altezza del livello di pressione di 850 hPa dal dicembre 2018 al 28 febbraio 2019.

Analisi basata su serie storiche

Per verificare in modo speditivo il livello di anomalia del fenomeno abbiamo svolto alcune elaborazioni riferite a serie storiche secolari italiane cui sono state aggiunte quella di Basilea di Meteosvizzera per vedere quel che accade aldilà delle Alpi, e anche per tirarsi un po’ su di morale lavorando una volta tanto con serie storiche con carattere di regolarità e buona qualità. Le serie italiane provenienti da osservatori storici sono state integrate per gli  anni più recenti con dati prodotti dai servizi meteorologici regionali o dalle stazioni sinottiche della rete GSOD o ancora da misure eseguite da noi stessi per Milano e Bologna. Il recupero e l’integrazione di tali dati è stato tutt’altro che banale e non sono da escludere errori. Al riguardo saremo grati a chi ce li vorrà segnalare.

Per attribuire un significato più concreto all’analisi condotta, la stessa è stata riferita alla somma delle precipitazioni cadute nel periodo di 5 mesi compreso fra ottobre e marzo. Tale scelta si lega al fatto che con ottobre iniziano a ricaricarsi le riserve idriche dei suoli dopo la fase siccitosa estiva e ha inizio il cosiddetto anno idrologico.

I totali sono stati limitati agli anni per i quali si disponeva di tutti i valori per i 5 mesi considerati e, ove ciò non fosse, il totalizzato è stato sostituito dal codice di sostituzione 9999. Il totalizzato è stato attribuito all’anno del mese finale, per cui ad esempio il totale dei 5 mesi compresi fra ottobre 1878 e febbraio 1879 sono assegnati  al 1879.

Le stazioni considerate per l’analisi sono elencate in tabella 1 ove si mostra anche la consistenza della serie storica a noi disponibile per ognuna di esse.

Nella tabella 2 si presenta la carta della percentuale degli anni con precipitazione inferiore a quella del 2019, per cui ad esempio un valore inferiore al 10% (aree in giallo e arancio) indica che meno di 10 anni ogni 100 sono stati meno piovosi del 2019.  Gli stessi dati sono stati spazializzati ottenendo la carta in figura 3, per una corretta interpretazione della quale occorre considerare che la figura è stata realizzata  con stazioni (indicate dalle crocette) in numero più elevato al centro-nord rispetto al mezzogiorno, rappresentato solo da Cagliari e Palermo (in futuro speriamo di ampliare il nostro dataset rendendo più omogenea la copertura).

Figura 3 – Carta della percentuale di anni in cui le stazioni di base (le cui localizzazioni sono indicate dalle crocette) presentano precipitazioni inferiori a quella del 2019. Le aree con colori dal giallo all’arancio sono quelle con maggiore anomalia pluviometrica

Dai dati in tabella 2 e figura 3 si evidenzia in particolare  che:

  1. In nessuna stazione considerata si configura per il momento un’anomalia secolare nel senso che situazioni più sensibili di anomalia negativa si sono già registrate in passato.
  2. I dati più consistenti di anomalia (aree in giallo e arancio) sono riscontrati in Emilia Romagna, Sicilia, Liguria, Toscana orientale e Marche settentrionali.
  3. La scarsa precipitazione registrata a Genova fa pensare a una scarsa attività del minimo del golfo Ligure, la cui genesi è responsabile del prolungarsi delle fasi piovose innescate dal transito delle saccature atlantiche.

Per ottenere un maggiore dettaglio spaziale si è sviluppata anche la carta in figura 4  che copre un arco temporale assai più breve di quello considerato per la carta in figura 1 ma presenta una risoluzione spaziale molto più dettagliata, essendo stata realizzata con dati provenienti da 202 stazioni della rete GSOD (le cui localizzazioni sono indicate dalle crocette e la cui qualità non è in molti casi particolarmente buona). Si noti ad esempio come aumenta la variabilità spaziale nel mezzogiorno rispetto a quanto si vede in figura 3. Si noti anche che lo stato delle riserve idriche è più problematico su Emilia centro orientale e Romagna,  Sicilia Occidentale, Sardegna sud-orientale, Marche, Abruzzo, Molise e Puglia settentrionale.

Figura 4 – Carta dello stato delle riserve idriche per i suoli a vigneto con ottima capacità di ritenzione idrica, aggiornata al 28 febbraio 2019.

Conclusioni

Non siamo al momento di fronte ad un evento che non ha precedenti, nel senso che in ogni stazione considerata abbiamo evidenziato diversi eventi di carenza precipitativa con caratteristiche più drastiche rispetto a quello in corso. La situazione è tuttavia meritevole di esser seguita con attenzione, con l’auspicio che i mesi di aprile e maggio, di norma forieri di precipitazioni consistenti specie al centro-nord, possano ripristinare le riserve idriche dei suoli ove le stesse sono più ridotte.

Tabella 1- Anagrafica delle stazioni storiche considerate per valutare il livello di anomalia pluviometrica per il periodo fino al febbraio 2019.

Tabella 2 – numero di anni meno piovosi rispetto al 2019 (valore assoluto e valore percentuale) e confronto con la norma del dato pluviometrico 2019.

Tabella 3 – I dieci anni meno piovosi di ogni serie storica per il periodo ottobre – febbraio. IL 2019 è presente solo nelle serie di Bologna (9° posto), Genova (8° posto) e Pesaro (10° posto).

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Quando i risultati di una ricerca non consentono di ossequiare i dogmi, è necessario scusarsi?

Posted by on 06:00 in Attualità, Climatologia | 18 comments

Quando i risultati di una ricerca non consentono di ossequiare i dogmi, è necessario scusarsi?

Nell’ultimo numero del Bollettino dell’AIC ho pubblicato (assieme ad un collega) un articolo inerente la distribuzione geografica in Liguria della pericolosità per precipitazioni estreme.

Nell’ambito di tale lavoro è stata anche condotta una verifica in merito all’andamento temporale dei fenomeni, relativamente al periodo 1951-2010. Sono state considerate le serie dei massi annui per gli intervalli di 1, 3, 6, 12 e 24 ore; il cinquantennio 1961-2010 era coperto dai dati digitalizzati dall’Arpal per la redazione dell’atlante climatico, mentre per il periodo 1951-1960 i valori sono stati tratti dagli Annali.

La verifica ha riguardato le stazioni (13 su un totale censito di 60) che avevano oltre il 90% dei dati disponibili lungo l’intervallo temporale in oggetto. Considerando quindi i cinque parametri suddetti, sono stati studiati complessivamente 13×5 = 65 trend; i risultati sono i seguenti:

  • 32 trend crescenti (dei quali 2 significativi)
  • 33 trend decrescenti (dei quali 5 significativi)

È apparso perciò chiaro che non si riscontra alcuna variazione nell’entità degli eventi pluviometrici estremi della Liguria, durante il sessantennio 1951-2010.

Devo pertanto scusarmi anch’io di aver ottenuto tali risultati?

La domanda – evidentemente scherzosa ma al tempo stesso provocatoria – si ricollega a quanto scritto nel 2009 in un articolo uscito sull’International Journal of Climatology (S. Fatichi e E. Caporali, “A comprehensive analysis of changes in precipitation regime in Tuscany”) e consistente in un’ampia analisi statistica dei dati contenuti nell’archivio online del SIR (il Servizio Idrologico Regionale toscano). Dalla ricerca non è emersa alcuna modificazione apprezzabile nei caratteri delle precipitazioni in Toscana durante il XX secolo; tale risultato è perfettamente in linea con quanto il sottoscritto aveva già pubblicato pochi anni prima, sia sul Bollettino della Società Geografica, sia sotto forma di una monografia dedicata alle piogge intense.

Ebbene, Fatichi e Caporali, dopo aver riassunto quanto scaturito dalla loro ricerca, scrivono testualmente nelle conclusioni: «Gli autori presumono che la presenza di numerosi feedback potrebbe ritardare o eliminare le conseguenze del riscaldamento globale sul regime delle precipitazioni, soprattutto in un sistema climatico complesso come quello dell’Italia centrale». Tale affermazione, del tutto gratuita e completamente scollegata dal contesto del lavoro, è riportata addirittura pure nell’abstract, quindi nel frontespizio del testo, dove infatti è analogamente precisato: «La complessità del clima nell’Italia centrale, ovvero l’azione di numerosi feedback, potrebbe infatti distorcere o rimuovere le conseguenze del riscaldamento globale sul regime delle precipitazioni».

Pare allora di essere di fronte a delle vere e proprie scuse per non essere stati in grado di confermare il dogma della “tropicalizzazione” delle regioni mediterranee (In proposito il sottoscritto è ancora in attesa di leggere dei lavori, seri, che possano dimostrare una tesi tanto suggestiva, quanto assurda).

In casi simili mi sembra però opportuno soffermarsi a ragionare sul ruolo dei revisori.

A mio parere, se fossero davvero interessati solo alla qualità dei contenuti, non dovrebbero consentire di far pubblicare delle considerazioni che il lavoro non permette, in alcun modo, di fare; ho invece il forte timore che spesso siano invece sensibili a questioni che finiscono per essere prevalentemente ideologiche.

Nell’articolo in oggetto vi è un errore macroscopico: il grafico della serie dei totali annui mediati sulla regione riporta un minimo nel 1938, stimabile attorno ai 280 mm (si veda subito sotto):

Si tratta di un valore di fatto impossibile, in ragione della posizione geografica della Toscana e dei suoi aspetti orografici; l’errore deriva da un problema esistente nell’archivio online ed oggi rimosso a seguito di una mia segnalazione. Faccio presente da un lato che l’anomalia del grafico è così evidente da essere stata immediatamente notata da tutti gli studenti ai quali ho fatto leggere l’articolo, e dall’altro che un controllo sugli Annali avrebbe permesso di verificare in pochi minuti l’entità dell’errore; si noti che il dato reale del 1938  è vicino agli 800 mm.

Se già è strano che gli Autori non abbiano notato il problema, è però preoccupante che ciò non sia avvenuto neppure da parte dei revisori, i quali sembrano così essersi concentrati maggiormente sulle frasi di ossequio al dogma, piuttosto che su rilevanti questioni climatologiche.

NB: questo post è uscito in origine sul blog dell’autore.

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Fridays 4 Everything but the climate

Posted by on 06:00 in Ambiente, Attualità | 14 comments

Fridays 4 Everything but the climate

Pare che in materia di clima e ambiente la nuova generazione abbia preso consapevolezza, almeno questo è quello che dice quella vecchia nei commenti entusiastici alla giornata di venerdì.

Vediamola questa consapevolezza.

Sorpresi? Io no, alla loro età non ne sapevo molto di più, di questa materia come di tutto il resto. Però manifestavo, come tutti, come molti, per ragioni che non ricordo, anzi, che ricordo di non aver mai saputo. Ma erano sempre delle cause buone e giuste, ovviamente.

Quindi niente di nuovo, ben venga l’entusiasmo dei giovani per la giusta causa dei nostri tempi. Ma, forse, ripensandoci, qualcosa di nuovo c’è. C’è che nell’era della globalizzazione, che ha amplificato enormemente gli effetti di questo gioioso movimento, nell’era in cui la propaganda è talmente forte da far proprio anche il ribellismo volgendone i numeri a proprio favore, i numeri sono stati decisamente importanti.

Pensate che bello sarebbe vederli sfilare sotto la bandiera della scienza, un fantastico #Strike4science invece di #Strike4climate… In effetti però per farlo si dovrebbe spiegare, studiare, capire, una faticaccia. Meglio, molto meglio lasciarsi guidare a colpi di luoghi comuni dal mainstream.

Numeri importanti si diceva, tanto che, non so se per riflesso o per rigetto, mentre sui media echeggiavano interviste come quelle qui sopra portate a esempio di consapevolezza, il villaggio di Asterix, il nostro blog, faceva il record di contatti di tutti i tempi raccontando il rovescio della medaglia di Greta. Più del giorno del climategate, più della neve a Roma, più dello split de Vortice Polare. Tanta gente davvero per un piccolo villaggio.

Quindi, lasciatemelo dire, grazie Greta! Grazie di aver segnato l’apice e quindi l’inizio della fine di questa isteria di massa segnata dall’analfabetismo funzionale.

Peccato che dopo ne arriverà un’altra…

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Piogge nel Sahel Occidentale e influenza ENSO-Sole

Posted by on 06:00 in Ambiente, Attualità, Climatologia | 3 comments

Piogge nel Sahel Occidentale e influenza ENSO-Sole

di Franco Zavatti e Luigi Mariani

In questo post viene studiata la pioggia del Sahel Occidentale (20°-10°N, 20°W-10°E), grosso modo l’area mostrata in questa mappa riportata anche in basso. I dati derivano dal sito http://research.jisao.washington.edu/data/sahel/#values e sono i valori mensili da gennaio 1901 a dicembre 2017 e i valori annuali derivati dai valori mensili.
I dati mensili di figura 1 mostrano un andamento mediamente positivo da inizio serie al 1970, con un’improvvisa risalita nel 1950; poi una lenta discesa fino al 1970 e valori negativi fino al 1990; seguono valori quasi nulli (o leggermente positivi) e costanti fino a circa il 2008, anno da cui è iniziata una risalita delle precipitazioni che dura tutt’ora.

Fig.1: Piogge mensili nel Sahel Occidentale (20-10°N, 20°W-10°E) e spettro LOMB della serie.

Lo spettro LOMB di questi dati mostra una serie di massimi che saranno discussi più avanti, dominati dal massimo principale (non presente in figura 1 perché una serie estesa 118 anni non permette di identificare con sicurezza un periodo praticamente uguale) di periodo 116 anni e da quello di periodo 1 anno che sottolinea la cadenza annuale della precipitazione.

La funzione di autocorrelazione della precipitazione mensile appare affetta da una memoria a lungo termine (ACF a lag 1=0.392) di “potenza” intermedia, caratterizzata da massimi secondari (ACF di circa il 30% o leggermente inferiori) che si susseguono a 12 mesi di distanza, in pratica confermando il periodo di 1 anno già visto nello spettro.

Fig.2: Funzione di autocorrelazione (ACF) della serie pluviometrica mensile del Sahel Occidentale. Da notare la cadenza annuale dei massimi secondari di ACF che mette in evidenza la periodicità stagionale. Nello spettro di figura 1 si vede il forte massimo di periodo 1 anno.

La serie mensile non verrà usata nel seguito del post e serve solo per confermare i risultati, in particolare lo spettro, ottenuti dalla serie annuale: infatti i massimi spettrali coincidono (i 116 anni diventano circa 94 ma ne abbiamo visto le ragioni; i 29-32 anni diventano circa 33), anche se per il calcolo degli spettri sono stati usati due metodi diversi.

La figura 3 mostra un salto (break point) nel 1950, seguito da un’evidente diminuzione della precipitazione che, dal 1950, termina nel 1985. Poi un incremento delle piogge al ritmo molto basso di circa 0.07 cm/anno.

Fig.3: Pluviometria annuale del Sahel Occidentale e suo spettro MEM.

Nella figura 4, lo spettro di figura 3 è stato suddiviso in due gruppi di periodi identificati dalle ellissi gialle (chiare e scure) per sottolineare che che uniche caratteristiche spettrali che si osservano sono quelle tipiche dell’influenza solare e di ENSO, tranne il massimo a 33 anni che non siamo in grado di identificare con certezza (ma la figura 8 può dare un’utile indicazione).
Il massimo a 7.1 anni desta un po’ di sorpresa: infatti è una caratteristica della regione ElNiño 1.2, quella geograficamente più ad est, dove “nasce” El Niño e che sembrerebbe in grado di generare le teleconnessioni con meno forza rispetto alle regioni 3.1 e 4 (http://www.climatemonitor.it/?p=42356, figura 3 e tabella finale), invece questo massimo dimostra il contrario, anche se appare il più debole tra quelli identificati. L’area iniziale di ENSO sembra trasferire alcuni suoi effetti alla fascia tropicale dell’Atlantico orientale.

Fig.4: Come figura 3, con evidenziati i massimi spettrali relativi al Sole (giallo scuro) e ad ENSO (giallo chiaro). Il massimo a 7.1 anni corrisponde ad un debole segnale di ElNino 1.2, la regione da cui parte il fenomeno El Nino.

Le ellissi di figura 4 sottolineano i gruppi di massimi spettrali con i quali la precipitazione del Sahel Occidentale è in relazione. Qui si osservano due aspetti: la presenza di massimi riconducibili all’influenza solare, come (con tutte le sue incertezze dovute alla lunghezza della serie) il ciclo di Gleissberg e i massimi a 11.7 e 9.8 anni (Scafetta, 2012) e di massimi legati alle oscillazioni del Pacifico equatoriale (ENSO) dei quali fanno parte tutti i picchi identificati.

Fig.5: Funzione di autocorrelazione (ACF) delle piogge annuali. L’ACF a lag 1 vale 0.37 e anche in questo caso si ha una memoria a lungo termine di media intensità.

Seguendo Laurenz et al., 2019 e la sua correlazione tra indici climatici in Europa, abbiamo calcolato la funzione di cross-correlazione (CCF) tra la serie delle macchie solari (SSN-V2, Clette et al., 2014) e le precipitazioni di giugno-settembre nel Sahel Occidentale (entrambe annuali).

In figura 6, quadro superiore, mostriamo la serie completa dei gruppi di macchie solari, dal 1700 al 2018 con, sovrapposti, un filtro passa-basso di finestra 11 anni e il periodo del minimo di Dalton (in grigio) anche per un confronto con il minimo attuale di cui non conosciamo ancora il valore più basso.
Nel quadro inferiore si vedono gli stessi dati, limitati dal periodo in cui sono state misurate le piogge (1901-2017).

Macchie solari e pioggia sono graficate insieme (opportunamente scalate) nella figura 7a, mentre in 7b è mostrata la funzione di cross-correlazione tra le due serie. Si vedono bene i valori molto bassi della correlazione, e in particolare il valore zero della CCF a lag 0 ma, osservando la figura 7a, si può pensare ad una correlazione tra il 1901 e il 1970 e ad una anticorrelazione tra tra il 1970 e il 2007. Il calcolo della correlazione di Pearson per questi due intervalli fornisce i valori 0.066 e 0.009, del tutto incompatibili con una qualsiasi forma di relazione tra le due serie. Dobbiamo allora supporre che le relazioni osservate da Laurenz et al., 2019 per l’Europa, non abbiano luogo per la fascia tropicale dell’Africa occidentale.

Fig.6: Numero di macchie solari (versione 2 o V2) nella serie completa fino al 2018; in basso i dati nel periodo 1901-2017, lo stesso della serie delle piogge del Sahel Occidentale.

Fig.7: a) confronto tra SSN e pioggia del Sahel, scalata in modo da essere vicina a SSN, nel periodo 1901-2017. b) Funzione di cross-correlazione tra le due serie in a).

Ancora, le firme caratteristiche (periodi di 50-70 anni) delle grandi oscillazioni oceaniche come AMO e NAO non si osservano negli spettri del Sahel, almeno non nettamente (probabilmente il massimo a 33.4 anni si può associare ai 34 anni delle temperature marine). Solo ENSO e Sole sembrano interagire con la circolazione sul Sahel, almeno per quanto riguarda i fenomeni periodici.

Le temperature superficiali marine (SST) dell’oceano globale sono riportate con il loro spettro MEM in figura 8.

Fig.8: Spettro della SST globale HadCrut dal 1850 al 2012. il periodo tipico di questo indice climatico, circa 60 anni, è ben visibile.

Si nota che il massimo pricipale in figura 8 non è presente nello spettro del Sahel (figura 4), mentre è presente il massimo a 34 anni che in precedenza non era stato definito. Il massimo a 15 anni si vede (non è indicato con un numero) anche nel Sahel, mentre quello a 23.4 anni, piuttosto forte, si presenta nel Sahel come una leggera increpatura di nessuna importanza. Si può confermare che l’influenza di SST non è forte nelle precipitazioni del Sahel, anche se è presente con alcuni massimi secondari. Di questi massimi, alcuni (3.8, 2.7 anni) sono presenti anche nello spettro di El Niño e questo fatto sottolinea i rapporti, sicuramente stretti, tra SST ed ENSO.

Tutti i grafici e i dati, iniziali e derivati, relativi a questo post si trovano nel sito di supporto qui.

Bibliografia

 

  • Clette F., Svalgaard L., Vaquero J.M., Cliver E.W: Revisiting the Sunspot Number . Space Sci Rev, 186, 35-103, 2014. doi: 10.1007/s11214-014-0074-2
  • Laurenz et al., 2019 Laurenz, L., Lüdecke, H.-J., Lüning, S.: Influence of solar activity changes on European rainfall , Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics, 2019. doi:10.1016/j.jastp.2019.01.012
  • Scafetta, N.: Multi-scale harmonic model for solar and climate cyclical variation throughout the Holocene based on Jupiter-Saturn tidal frequencies plus the 11-year solar dynamo cycle, J. Atm. & Sol-Terr. Phys., doi:10.1016/j.jastp.2012.02.016, 2012

 

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