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Perché il Mediterraneo è un punto caldo del cambiamento climatico?

 

Mediterraneo

J. Climate (2020) 33 (14): 5829–5843.

Si prevedono maggiori precipitazioni nella maggior parte dei continenti del mondo a causa dei cambiamenti climatici, ad eccezione di alcune regioni specifiche in cui i modelli prevedono forti cali. Tra questi, il Mediterraneo si distingue per la grandezza e il significato del suo declino delle precipitazioni invernali. A livello locale, si potrebbe perdere fino al 40% delle precipitazioni invernali, ponendo forti limiti alle risorse idriche che limiteranno la capacità della regione di sviluppare e coltivare cibo, colpendo milioni di persone già stressate dall’acqua e minacciando la stabilità di questo tempo teso e complesso la zona. Ad oggi, tuttavia, manca ancora una teoria che spieghi la natura speciale di questa regione come punto caldo del cambiamento climatico. Si ritiene che i cambiamenti della circolazione regionale, dominati dallo sviluppo di una forte cresta anomala, guidino il declino delle precipitazioni invernali,ma le loro origini e i potenziali contributi al cambiamento di idroclima regionale rimangono sfuggenti. Qui, mostriamo come le tendenze della circolazione del Mediterraneo durante l’inverno possano essere viste come la risposta combinata a due forzanti indipendenti: forti cambiamenti nel flusso su larga scala, troposferico superiore e la riduzione del gradiente di temperatura regionale terra-mare che è caratteristico di questa regione. Inoltre, discutiamo di come il cambiamento di circolazione possa spiegare la grandezza e la struttura spaziale dell’essiccazione. Le nostre scoperte aprono la strada a una migliore comprensione e una migliore modellizzazione del futuro idroclima mediterraneo.flusso troposferico superiore e riduzione del gradiente di temperatura terra-mare regionale che è caratteristica di questa regione. Inoltre, discutiamo di come il cambiamento di circolazione possa spiegare la grandezza e la struttura spaziale dell’essiccazione. Le nostre scoperte aprono la strada a una migliore comprensione e una migliore modellizzazione del futuro idroclima mediterraneo.flusso troposferico superiore e riduzione del gradiente di temperatura terra-mare regionale che è caratteristica di questa regione. Inoltre, discutiamo di come il cambiamento di circolazione possa spiegare la grandezza e la struttura spaziale dell’essiccazione. Le nostre scoperte aprono la strada a una migliore comprensione e una migliore modellizzazione del futuro idroclima mediterraneo.

Situato al confine tra le aride subtropicali e le medie latitudini temperate, il bacino del Mediterraneo è caratterizzato da bassi totali annui di precipitazione e alta variabilità interannuale, che impongono uno stato di stress idrico semipermanente in gran parte del Nord Africa e del Medio Oriente. Le estati sono calde e secche, dominate ad est dall’influenza della forzatura remota subtropicale innescata dal monsone indiano, che provoca un’intensa subsidenza in tutta la regione ( Rodwell e Hoskins 1996) e ad ovest dal livello subtropicale. In inverno, tuttavia, la regione del Mar Mediterraneo è in gran parte al di fuori dell’influenza di tali telecomunicazioni tropicali e tempeste e pioggia sono portate da occidentali a metà latitudine. Di conseguenza, le precipitazioni invernali sono fondamentali per l’agricoltura e l’economia della regione, con un futuro di fondamentale importanza per i paesi del bacino. Anche i processi su scala regionale e locale, come le circolazioni terra-mare, svolgono un ruolo significativo nel modellare la variabilità e il cambiamento climatico del Mediterraneo ( Bolle 2003 ).

Il Mediterraneo si è distinto da tempo nelle generazioni successive di modelli climatici globali (GCM) come particolarmente sensibili alle crescenti concentrazioni di gas serra. I modelli proiettano in modo schiacciante, in tutti gli scenari, una forte riduzione delle precipitazioni, più che in altre regioni terrestri in termini relativi ( Fig. 1b ) ( Giorgi e Lionello 2008 ; Planton et al. 2012 ). Gran parte di tale declino si verifica durante l’inverno, a sud di 40 ° N ( Fig. 1d ), con una maggiore essiccazione sull’Africa nord-occidentale [dal −30% al −40% nelle precipitazioni di dicembre – febbraio (DJF)] e nel Mediterraneo orientale ( da −20% a −25%). In estate, è previsto un significativo riscaldamento e asciugatura per il nord del Mediterraneo ( Brogli et al.2019). Mentre la grande variabilità interannuale nel clima mediterraneo invernale rende difficile stabilire il significato delle tendenze passate ( Kelley et al. 2012 ), le osservazioni e i prodotti di rianalisi sono in generale coerenti con le simulazioni e le proiezioni storiche per il prossimo secolo ( Fig. 2b ). Nel corso dell’ultimo secolo il Mediterraneo ha subito un sostanziale prosciugamento, in parte non spiegabile dalla semplice variabilità interna ( Hoerling et al. 2012 ; Kelley et al. 2012 ). Una siccità senza precedenti nel Mediterraneo orientale ha esacerbato la situazione già tesa in Siria che ha portato allo scoppio di una guerra civile ( Kelley et al. 2015). Un ulteriore prosciugamento aggraverà inevitabilmente le tensioni sociali e geopolitiche in questa regione fortemente stressata dall’acqua.

Il modello multimodello invernale CMIP5 (DJF) significa un cambiamento previsto in (a) SLP in tutto il mondo, (c) SLP nel Mediterraneo e venti di 850-hPa e (d) precipitazioni nel Mediterraneo sotto RCP8.5 (2071–2100 meno 1976–2005). I contorni storici di DJF SLP sono anche mostrati in (c) (da 1010 a 1024 hPa ogni 2 hPa; il contorno chiuso sul Nord Africa è di 1024 hPa). I punti tra (a) e (d) indicano che oltre l’80% dei modelli concorda sul segno della modifica. Inoltre è mostrato (b) mediana (punti neri) e diffusione intermodel del 90% (baffi grigi) di variazione relativa delle precipitazioni annuali nei modelli CMIP5 in RCP8.5 (2071–2100 meno 1976–2005), rispetto alla media annuale media (1976– 2005) precipitazioni, per 25 regioni terrestri che coprono l’intero globo ( Giorgi e Bi 2005). Il Mediterraneo è evidenziato con un punto rosso. In (a) – (d), le proiezioni sono state rinormalizzate dal cambiamento globale previsto della temperatura di ciascun modello.

Mediana quinquennale levigata (linea nera) e intervallo (sfumatura grigia) delle simulazioni del modello CMIP5 di DJF Mediterranean (a) SLP (0 ° –30 ° E, 32 ° –48 ° N) e (b) precipitazione (20 ° O –40 ° E, 30 ° –45 ° N) anomalie (mappa in Fig. S1 del materiale supplementare online), accanto a dati di osservazioni / rianalisi di HadSLP2, NOAA 20CR e ERA-20C [in (a)] e GPCP e CRU TS4 v2 [in (b)].

I cambiamenti nella circolazione regionale di basso livello sono stati a lungo sospettati di svolgere un ruolo dominante nell’essiccazione del Mediterraneo invernale (ad esempio, Seager et al.2014 ; Zappa and Shepherd 2017 ; Tuel and Eltahir 2018 ; Brogli et al.2019 ), in particolare attraverso lo sviluppo di un anticiclone di superficie anomalo sul bacino del Mediterraneo ( Seager et al.2019 ), una caratteristica sorprendente delle proiezioni climatiche globali ( Figg. 1a, c ). Questa anomala cresta mediterranea si estende da circa novembre ad aprile ed è stata costantemente presente nelle successive generazioni di modelli ( Giorgi e Lionello 2008). La sua grandezza, e quella del campo di vento associato, è fortemente correlata al declino delle precipitazioni regionali tra i modelli (Fig. S2 nel materiale supplementare online) ( Zappa et al. 2015b ). Le tendenze osservate finora sono state coerenti con le proiezioni dei modelli ( Fig. 2a ). Giorgi e Lionello (2008) hanno suggerito che il massimo anomalo potrebbe guidare l’essiccazione proiettata aumentando la stabilità atmosferica nella regione e sopprimendo i cicloni mediterranei, come discusso in studi successivi (ad esempio, Rojas et al.2013 ; Zappa et al. 2015a ). Successivamente, sulla base di un’analisi tridimensionale del bilancio dell’umidità, Seager et al. (2014)ha concluso che il declino delle precipitazioni nel Mediterraneo è dovuto alla maggiore divergenza di umidità dovuta al flusso medio-temporale, dovuto alla circolazione anticiclonica anomala nella regione. Zappa et al. (2015b) ha inoltre mostrato che la diffusione intermodel nel cambiamento delle precipitazioni potrebbe essere ben catturata da un semplice indice del vento che riflette la circolazione regionale, supportando l’idea che le future tendenze dell’idroclima nel Mediterraneo siano guidate principalmente dai cambiamenti nella circolazione atmosferica regionale (Fig. S2) .

Tuttavia, perché l’alta pressione anomala si sviluppa in primo luogo e come si connette al modello robusto della risposta di precipitazione rimane poco chiaro. Cambiamenti nella circolazione su larga scala, in particolare l’espansione della circolazione Hadley ( Lu et al. 2007 ) e il corrispondente spostamento verso l’alto della pista della tempesta del Nord Atlantico ( Yin 2005 ; Scheff e Frierson 2012 ; Woollings et al. 2012 ), il indebolimento della pista di tempesta del Mediterraneo e cambiamenti nei regimi di flusso regionali ( Zappa et al. 2015a ; Rojas et al. 2013), sono stati precedentemente suggeriti come meccanismi trainanti delle tendenze della circolazione nel Mediterraneo. Più recentemente, è stato dimostrato che il ruolo dei turni nelle onde stazionarie dell’emisfero settentrionale modula le proiezioni delle precipitazioni sulla California ( Simpson et al. 2016 ) e si sospetta che abbia un impatto anche sul Mediterraneo ( Seager et al.2019 ). Tuel ed Eltahir (2018) hanno anche suggerito per la prima volta che il contrasto al riscaldamento regionale tra terra e mare potrebbe svolgere un ruolo. Tuttavia, i contributi specifici di tali meccanismi alle proiezioni delle tendenze climatiche del Mediterraneo e alla loro diffusione non sono stati chiaramente quantificati. Inoltre, il ruolo della cellula Hadley e i turni di tracciamento delle tempeste sono stati contestati quando si sono verificati, nell’improvvisa CO 2esperimenti, su una scala temporale molto più rapida dell’essiccazione del Mediterraneo ( He and Soden 2017 ). La simmetria zonale negli spostamenti di cellule Hadley è anche in contrasto con il segnale amplificato della pressione sul livello del mare (SLP) ( Fig. 1a ), quindi non è ovvio il motivo per cui il Mediterraneo sarebbe particolarmente sensibile nelle proiezioni climatiche.

Pertanto, mentre è stata prestata molta attenzione a questa regione, manca ancora una teoria esauriente per il declino delle precipitazioni invernali nel Mediterraneo. In questo studio, cerchiamo di capire quali siano le spinte proiettate nella circolazione invernale a basso livello e le tendenze delle precipitazioni nella regione, con l’inverno definito come periodo DJF. Sulla base dei risultati delle simulazioni della fase 5 del Coupled Model Intercomparison Project (CMIP5) e delle simulazioni idealizzate con il modello climatico regionale del Massachusetts Institute of Technology (MIT), mostriamo che i cambiamenti della circolazione su scala globale originati vicino alla tropopausa e la risposta indipendente a le variazioni del gradiente di temperatura della superficie del mare e della terra nel bacino del Mediterraneo contribuiscono notevolmente alle tendenze future dell’idroclima mediterraneo. Inoltre,discutiamo delle connessioni fisiche tra la circolazione e le proiezioni delle precipitazioni nel Mediterraneo occidentale e orientale. Il nostro obiettivo principale è la media multimodello CMIP5, ma anche la diffusione intermodel viene discussa alla luce dei due meccanismi proposti.

2. Dati

Analizziamo le recenti tendenze di temperatura superficiale, pressione e precipitazioni nell’area del Mediterraneo utilizzando vari set di dati. Le temperature superficiali osservate sono tratte dall’analisi della temperatura superficiale terra-oceano unita NOAA (MLOST; Vose et al. 2012 ) (terra e oceano; 1850–2018) e dal set di dati CRU TS4.02 ( Harris et al. 2014 ) (terra solo; 1901–2018). Vengono inoltre utilizzate le precipitazioni mensili via terra da CRU TS4.02 e, per la copertura degli oceani, consideriamo i dati del Global Precipitation Climatology Project, versione 2.3 ( Adler et al. 2003 ), (1979–2018). I dati sulla temperatura della superficie del mare (SST) sono tratti da HadISST ( Rayner et al. 2003 ) e ERSST v5 ( Huang et al. 2017). Viene utilizzato SLP dal set di dati HadSLP2 (1850–2018) ( Allan e Ansell 2006 ); ai fini del confronto, guardiamo anche a SLP nelle analisi di NCEP-NCAR ( Kalnay et al. 1996 ), NOAA 20CR ( Compo et al. 2011 ) e ERA del XX secolo (20c; Poli et al. 2016 ).

Le tendenze climatiche future vengono analizzate utilizzando 30 simulazioni GCM da CMIP5 ( Taylor et al. 2012 ), in scenari storici e rappresentativi del percorso di concentrazione 8.5 (RCP8.5). Abbiamo usato tutti i modelli che fornivano SLP, precipitazioni, temperatura superficiale e umidità, temperatura, venti e velocità di pressione specifici a livelli di pressione a risoluzione mensile per i nostri periodi di riferimento (1976-2005) e futuri (2071-2100). Un elenco dettagliato dei 30 modelli selezionati è disponibile nella Tabella S1 nel materiale supplementare online (le espansioni degli acronimi dei modelli sono disponibili su https://www.ametsoc.org/PubsAcronymList). Per ogni modello, viene utilizzato solo l’elemento ensemble r1i1p1. Tutto l’output del modello viene riportato a una griglia comune 1 ° × 1 °. Se non diversamente specificato, tutte le modifiche in RCP8.5 sono definite come la media 2071–2100 meno 1976–2005 e tutte le anomalie (di SLP, precipitazioni, ecc.) Sono definite rispetto al periodo di riferimento 1976–2005.

3. Quantificazione della risposta SLP al cambiamento di circolazione di livello superiore

I GCM CMIP5 concordano fermamente sul modello della variazione della circolazione troposferica nell’emisfero settentrionale sotto il continuo forzamento antropogenico: un rafforzamento del getto a media latitudine ( Barnes e Polvani 2013 ) e il relativo spostamento nel modello delle onde quasi stazionarie ( Brandefelt e Krnich 2008 ) ( Fig. 3 ). Una diretta conseguenza di questi cambiamenti è lo sviluppo di una circolazione anticiclonica anomala e troposferica superiore nel Mediterraneo. A causa del carattere barotropico generalmente equivalente delle onde stazionarie invernali ( Held et al. 2002 ), si prevede che un tale cambiamento nel flusso di livello superiore si tradurrebbe in circolazione anticiclonica e pressione più elevata a bassi livelli.

Il modello multimodello invernale CMIP5 (DJF) ha previsto un cambiamento nei venti meridionali dell’emisfero nord-200 (h) (a) zonale e (b). I punti indicano che oltre l’80% dei modelli concorda sul segno del cambiamento. Per ciascun modello, le proiezioni sono state rinormalizzate dalla variazione di temperatura globale prevista per quel modello.

Per quantificare l’impatto delle tendenze del flusso troposferico superiore sulla circolazione a basso livello del Mediterraneo, applichiamo a ciascun GCM selezionato un modello di “regolazione dinamica” basato su analoghi. Diamo qui una breve panoramica del metodo presentato in Deser et al. (2016) e fare riferimento al loro articolo per ulteriori dettagli matematici. Consideriamo due campi fisici, un campo predittore X ∈ R p e un campo predittivo Y ∈ R q , collegati da una relazione fisica (la variabilità in X influenza la variabilità in Y ); p e q si riferiscono alla dimensione dello spazio. Partiamo dal presupposto che una serie di “training” di valori simultanei di X e Y , di lunghezza n , è disponibile, che notiamo ( X i ) 0≤ in e ( Y i ) 0 ≤ in . L’obiettivo della regolazione dinamica è stimare l’ampiezza del campo Y t associato al campo predittore X t , osservato in un momento t > n . A tal fine, selezioniamo glianaloghi N = 50 più vicini al campo X t tra i ( X i ) 0≤ in, con la distanza euclidea usata come metrica. Tra questi N campi, selezioniamo casualmente un sottocampione di M = 30 campi, che sono assemblati in una matrice p × MXc . I corrispondentivalori Y vengono messi nello stesso modo nella matriceYc . Quindi, i pesi della combinazione lineare ottimale β sono stimati in modo tale che

Xt≈βXc;

(1)

βXc rappresenta un “analogo costruito” di X t . Siapplicano anche glistessi pesi βYc per stimare il componente di Y t indotto dal predittore X t :Y^t=βYc⁠ . La procedura viene quindi ripetuta 1000 volte, ogni volta con un nuovo sottocampione casuale di 30 analoghi. Lo scopo di questo sottocampionamento è aumentare la solidità dei risultati e quantificare meglio la variabilità nelle stime ricostruite ( Deser et al. 2016 ). I risultati non sono particolarmente sensibili alla scelta specifica di N e M nell’intervallo 30 ≤ N ≤ 60 e M ≈ 2 N / 3.

Il metodo viene applicato separatamente a ciascun GCM, utilizzando per X le anomalie del campo del vento meridionale DJF a 200 hPa nella gamma di latitudine 20 ° -80 ° N e per Y il campo di anomalia dell’emisfero nord del DJF SLP. Le anomalie stagionali vengono calcolate sottraendo da ciascun campo la sua media 1976-2005. Le simulazioni storiche (1850–2005) sono usate come serie di “allenamento” (quindi n = 155 inverni) e calcoliamo analoghi costruiti per tutti gli inverni tra il 2070 e il 2100. La nostra scelta di predittore è motivata dai risultati di Simpson et al. (2016), il che implicava che le anomalie del vento meridionali di livello superiore proiettate riflettessero i cambiamenti nella struttura delle onde stazionarie medie. I risultati non sono significativamente diversi quando si utilizza la componente del vento zonale, o anche la funzione di flusso, poiché il flusso troposferico superiore è essenzialmente non divergente su scale temporali stagionali.

Un presupposto importante di questo approccio è che, almeno al primo ordine, la risposta della circolazione superficiale al cambiamento del modello del vento di livello superiore è lineare. Per verificare tale ipotesi, ricostruiamo anche anomalie SLP annuali nelle serie storiche: per ciascuno dei 155 inverni nel 1850–2005, gli altri 154 inverni vengono utilizzati per cercare analoghi. Questo aiuta a determinare se la variabilità interannuale di SLP nel Mediterraneo sia ricostruita correttamente in simulazioni sia storiche che future.

Gran parte della variabilità di anno in anno in SLP DJF Mediterraneo è ben ricostruita sulla base di anomalie del flusso troposferico superiore, sia in serie storiche che in RCP8.5 ( Fig. 4c). Il coefficiente di correlazione al quadrato medio-modello è di circa 0,75 per ogni scenario (l’intervallo del modello è 0,55-0,85) e l’errore medio quadratico medio radice è 1,2 hPa (intervallo del modello 0,95–1,5 hPa). Le anomalie SLP sono correttamente approssimate sull’intero intervallo di variabilità interannuale; solo valori SLP molto bassi sembrano essere leggermente sopravvalutati. Nonostante lo spostamento medio verso anomalie SLP positive nelle proiezioni future, la gamma di valori delle anomalie RCP8.5 non è sostanzialmente diversa da quelle storiche. Ciò aumenta la nostra fiducia nel fatto che il metodo acquisirà correttamente i cambiamenti nella distribuzione delle anomalie SLP connesse alle variazioni previste nei campi eolici di livello superiore. Guardando al futuro, scopriamo che i modelli di vento del futuro troposferico superiore sono coerenti con una risposta SLP amplificata sul Mediterraneo e anche a est del Giappone (Fichi. 4a, b ). Rappresentano anche l’80% della diffusione intermodel nelle proiezioni del Mediterraneo ( Fig. 4d ). Anche la diminuzione di SLP nel Nord Pacifico è ben riprodotta, ma non tanto nel Nord America, nel Nord Atlantico e in Siberia, dove altri fattori, in particolare legati alla forzatura termodinamica

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probabilmente svolgono un ruolo ( Gervais et al.2019 ). Tuttavia, viene rappresentato solo il 40% della risposta GCM media (0,7 hPa rispetto a 1,7 hPa nella media multimodello). In alcuni modelli, questo cambiamento di SLP indotto dinamicamente è addirittura del segno opposto della risposta simulata totale di quello stesso modello ( Fig. 4d). Allo stesso modo, durante la “prolungata” stagione invernale, al di fuori di DJF, le future anomalie della circolazione troposferica superiore sono ancora collegate a un aumento della SLP sul Mediterraneo, ma spiegano solo il ~ 30% -40% dell’intero segnale (Fig. S3 nell’online materiale supplementare).

L’emisfero nord del multimodello CMIP5 indica una variazione della SLP DJF (a) stimata mediante adattamento dinamico e (b) proiettata dai modelli CMIP5. La pinzatura mostra un accordo sul segno della modifica dell’80% dei modelli. I numeri indicano il valore medio all’interno della casella tratteggiata. (c) Modello vs DJF Mediterraneo ricostruito dinamicamente (0 ° –30 ° E, 32 ° –48 ° N) anomalie SLP nelle simulazioni storiche (punti neri) e RCP8.5 (punti rossi), per tutti i 30 modelli CMIP5. (d) Mediterraneo (0 ° –30 ° E, 32 ° –48 ° N) Variazione di intermodel CMIP5 in SLP DJF stimata dal modello di aggiustamento dinamico con intervalli di confidenza del 90%. I due modelli utilizzati in Brogli et al. (2019) sono evidenziati con punti rossi.

Forzatura termodinamica superficiale

La geografia del bacino del Mediterraneo è unica, caratterizzata dall’esistenza di un grande mare chiuso da continenti su quasi tutti i lati. Durante l’inverno, a causa della maggiore capacità termica dell’acqua, il Mar Mediterraneo è in media più caldo della terra circostante. Tuttavia, a seguito di un maggiore riscaldamento della terra sotto i cambiamenti climatici ( Sutton et al. 2007 ; Byrne e O’Gorman 2018 ), le proiezioni climatiche future mostrano un raffreddamento relativo robusto e graduale del Mar Mediterraneo rispetto alla terra circostante ( Fig. 5a ). Definiamo un semplice indice di differenza di temperatura tra mare e terra come la differenza tra le temperature medie del DJF sul mare e sulla terra nella regione del Mediterraneo (5 ° O-38 ° E, 28 ° -48 ° N; Fig. 5a). Nelle simulazioni storiche CMIP5 e ERA-Interim, tale differenza raggiunge circa 5 ° C; entro il 2100, le simulazioni RCP8.5 proiettano una diminuzione di 0,5 ° C, con poca diffusione tra i modelli ( Fig. 5b ). L’entità della variazione dell’indice proiettata è simile alla sua deviazione standard interannuale storica, suggerendo un ruolo potenzialmente importante della variazione della temperatura del mare e della terra nel plasmare la futura circolazione regionale. Fino ad ora, la riduzione prevista è stata coerente con una serie di set di dati osservativi ( Fig. 5c ). L’impatto delle anomalie dell’SST di superficie sulle circolazioni regionali è stato studiato, sia da una prospettiva teorica ( Hoskins e Karoly 1981 ) sia nelle proiezioni modello per il prossimo secolo (ad es. Gervais et al.2019). Al comando principale, usando l’equilibrio geostrofico, un raffreddamento relativo superficiale sul Mediterraneo dovrebbe comportare un’anomala circolazione anticiclonica di superficie, poiché il contrasto di riscaldamento tra terra e mare scompare nella mezzosfera ( Byrne e O’Gorman 2016 ). La teoria lineare suggerisce allo stesso modo una risposta baroclinica a un’anomalia SST negativa del Mediterraneo caratterizzata da un alto SLP a valle ( Hoskins e Karoly 1981 ). Un risultato simile è stato ottenuto studiando la risposta atmosferica al relativo raffreddamento del NAWH in un modello realistico ( Gervais et al.2019 ).

(a) CMIP5 multimodello DJF 2-m di variazione di temperatura in RCP8.5 (2071-2100 meno 1976-2100). Il riquadro tratteggiato racchiude l’area utilizzata per calcolare l’indice della temperatura mare-terra. (b) Distribuzione delle anomalie storiche (nere) e RCP8.5 (rosse) dell’indice di temperatura del mare-suolo DJF tra i modelli CMIP5. (c) Valore mediano quinquennale levigato (linea nera) e intervallo (sfumatura grigia) dei valori annuali del modello CMIP5 (1850–2095) delle anomalie dell’indice di temperatura del mare-suolo DJF, insieme alle osservazioni di CRU, NOAA Global Surface Temperature, ERSST, e HadISST. Solo in (c), l’indice di temperatura è definito usando SST sul mare e non la temperatura di 2 m, poiché quest’ultima ha una disponibilità limitata sulle aree marine nelle osservazioni.

Simulazioni di modelli

Indaghiamo l’impatto del contrasto del riscaldamento terra-mare sulla circolazione del Mediterraneo usando simulazioni climatiche regionali con il MIT Regional Climate Model (MRCM). MRCM si basa sul Centro internazionale Abdus Salam per il modello di clima regionale della fisica teorica, versione 3 (RegCM3) ( Pal et al. 2007 ), e comprende numerosi miglioramenti ( Winter et al. 2009 ; Gianotti et al. 2012 ; Gianotti and Eltahir 2014a , b ) raggiunto attraverso l’integrazione di nuovi schemi fisici o la modifica di schemi originali. MRCM è stato rigorosamente testato contro le osservazioni nella sua capacità di simulare le principali caratteristiche climatiche osservate in diverse regioni

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Conduciamo due serie di simulazioni per valutare l’impatto del raffreddamento relativo del Mediterraneo su un dominio che comprende l’intero Mediterraneo e il Mar Nero ( Fig. 6 ), con una risoluzione orizzontale di 35 km e utilizzando 40 livelli verticali. Il primo set è guidato dalla rianalisi ERA-Interim di 6 ore 1,5 ° × 1,5 ° ( Dee et al. 2011 ) come condizioni al contorno laterali e 1 ° × 1 ° settimanale NOAA OISST v2 ( Reynolds et al. 2007 ) per l’oceano superficie, nel periodo 1981-2011. Nel secondo, utilizziamo il modello MPI-ESM-MR ( Zanchettin et al. 2013) nello scenario RCP8.5 come condizioni al contorno, nel periodo 2070-2100. Gli esperimenti MPI hanno lo scopo di valutare l’impatto di un relativo raffreddamento mediterraneo in un contesto di cambiamento climatico quando i continenti circostanti si surriscaldano. Tuttavia, qualsiasi GCM presenta una serie di distorsioni nel suo clima di fondo, che può modulare l’impatto del relativo raffreddamento. Gli esperimenti dell’ERA ci consentono quindi di valutare l’impatto della circolazione di un relativo raffreddamento nell’attuale clima mediterraneo senza riscaldamento della terra.

(a) Differenza della temperatura media di DJF di 2 m tra gli esperimenti 0 ° C e + 1,5 ° C (media delle simulazioni ERA e MPI). (b) Variazione della temperatura di DJF 2 m sotto RCP8,5 (2071–2100 meno 1976–2005), da cui è stato sottratto il riscaldamento medio terrestre del Mediterraneo (3,9 K) per evidenziare il relativo raffreddamento sul mare.

Ogni set è costituito da una simulazione di riferimento (chiamata “0 ° C”) e una simulazione perturbata (chiamata “+ 1,5 ° C”), in cui gli SST mediterranei vengono aumentati artificialmente di 1,5 ° C. L’essenza delle simulazioni + 1,5 ° C è costringere il Mediterraneo a riscaldarsi come se fosse terra. Scegliamo una differenza SST di 1,5 ° C perché si traduce nelle simulazioni in una variazione di 0,5 ° –0,6 ° C nell’indice di temperatura mare-terra, coerente con lo spostamento previsto dai modelli CMIP5 ( Fig. 5; Fig. S4 nel materiale supplementare online). La differenza tra le simulazioni di riferimento e perturbate (0 ° C meno + 1,5 ° C) corrisponde all’impatto del relativo raffreddamento mediterraneo sulla circolazione regionale. Il primo set di simulazioni è indicato come “ERA” (“ERA0C” e “ERA + 1,5 ° C”), mentre il secondo set è denominato “MPI” (“MPI0C” e “MPI + 1,5 ° C”) . In tutte le simulazioni, il primo anno viene scartato come spinup. Le medie a lungo termine vengono calcolate nel periodo 1982–2011 per esperimenti ERA e nel 2071–2100 per esperimenti MPI.

b. risultati

Rispetto agli esperimenti di + 1,5 ° C, gli esperimenti di 0 ° C mostrano un raffreddamento relativo di circa 0,6 ° C dell’indice di temperatura mare-terra (0,62 ° C per ERA e 0,57 ° C per MPI; Fig. S4). L’ampiezza e il modello spaziale di questo raffreddamento relativo sono simili a quelli previsti dai modelli CMIP5 ( Fig. 6 ). Figura 7 mostra la differenza tra i due esperimenti (0 ° C meno + 1,5 ° C) nei campi medi di DJF SLP, vento di 850 hPa e precipitazioni nel nostro dominio di simulazione. Rispetto alle simulazioni + 1,5 ° C, le simulazioni 0 ° C mostrano un flusso anticiclonico sostanziale nello strato limite con una forte cresta anomala generalmente situata a valle dell’anomalia SST. Entrambe le anomalie anticicloniche sono accompagnate da anomali versi orientali e nord-orientali nel Nord Africa e nel Medio Oriente di circa 0,5 ms−1 magnitudine e una risposta alla circolazione molto più debole a nord. Il modello della risposta del vento a sud di 40 ° N è simile a quello della media multimodello CMIP5 in RCP8.5, in particolare per gli esperimenti ERA, anche se di minore entità (si Fig. 1c, osservando che la variazione del vento è normalizzata dalla variazione globale della temperatura, cioè divisa per un fattore ≈ 4). Il relativo raffreddamento mediterraneo è anche associato a un pronunciato declino delle precipitazioni regionali. In termini assoluti, questo calo è più marcato nella metà orientale del bacino, in particolare lungo la costa turca e levante. Le precipitazioni sono meno colpite a ovest di 10 ° E, tranne lungo la costa algerina.

Differenza nei DJF (a sinistra) SLP e nei venti di 850-hPa e precipitazioni (a destra) tra gli esperimenti + 1,5 ° C e 0 ° C (0 ° C meno 1,5 ° C) in (a), (b) ERA e (c ), (d) simulazioni MPI.

La principale differenza tra le simulazioni ERA e MPI è la posizione dell’alto anomalo. È centrato a sud della Grecia e ha un picco di circa 1,1 hPa nell’ERA, mentre è leggermente più debole (≈1 hPa) e spostato a sud-est nell’esperimento MPI ( Figg. 7a, c). Con una media del dominio 0 ° –30 ° E, 32 ° –48 ° N, troviamo una differenza SLP di 0,76-hPa tra ERA0C ed ERA + 1,5 ° C e 0,62-hPa tra MPI0C e MPI + 1,5 ° C. Inoltre, la baroclinicità della risposta è molto più pronunciata nelle simulazioni MPI. Tuttavia, i climi di fondo nelle due simulazioni di riferimento (0 ° C) sono diversi, in particolare il vento zonale di basso livello e la stabilità statica (Fig. S5 nel materiale supplementare online). Questi due campi sono fondamentali nel determinare la risposta della circolazione atmosferica alle anomalie del riscaldamento superficiale nelle medie latitudini ( Hoskins e Karoly 1981 ; Hall et al. 2001). Lo stato di riferimento MPI mostra una stabilità statica leggermente più grande sul Mediterraneo e un campo di vento zonale più forte, entrambi i quali sono coerenti con una risposta di circolazione più debole all’anomalia della temperatura superficiale imposta negli esperimenti MPI. Una maggiore stabilità statica limita l’espansione dell’anomalia di riscaldamento nella bassa troposfera, mentre il vento zonale potenziato riduce la risposta di circolazione richiesta per compensare l’anomalia di riscaldamento ( Hoskins e Karoly 1981). Inoltre, le simulazioni MPI includono anche tendenze di circolazione a lungo termine indotte dalla forzatura dei gas a effetto serra. Ciononostante, le risposte di circolazione e precipitazione al relativo raffreddamento sono molto simili tra ERA e MPI. Questo punta verso una robusta risposta anticiclonica alla circolazione innescata dal relativo raffreddamento mediterraneo.

5. Risposta alle precipitazioni

La conseguenza dello sviluppo dell’anomala cresta mediterranea è un aumento della divergenza di massa e umidità da parte del flusso medio, che determina un declino delle precipitazioni regionali ( Seager et al. 2014 ). Tuttavia, gli impatti sono avvertiti in modo diverso in tutto il bacino: la diminuzione delle precipitazioni è più pronunciata sulla Turchia meridionale ad est e sul Marocco e sulla penisola iberica ad ovest, lontano dall’anomalia dell’alta pressione ( Fig. 1 ).

La cresta anomala è accompagnata da un forte campo di vento di basso livello, che interrompe la circolazione media relativamente debole a sud di 40 ° N. L’equilibrio termico implica che si svilupperà la subsidenza sul margine orientale della dorsale mediterranea per compensare l’avanzata fredda da anomalie del nord ( Seager et al. 2014 ), che tenderà a sopprimere le precipitazioni. Questa visione è coerente con il movimento anomalo verso il basso particolarmente grande centrato su quella regione nelle proiezioni future ( Fig. 8a ). Il bilancio energetico regionale medio-temporale può essere scritto in coordinate di pressione come ( Rodwell e Hoskins 1996 )

dove t è il tempo, p è la pressione, T è la temperatura, Q è il riscaldamento / raffreddamento diabetico, c p è il calore specifico dell’aria secca a pressione costante, p 0 è una pressione di riferimento (1000 hPa), R è la costante specifica del gas per aria secca, κ = R / c p , ω è la velocità di pressione in pascal al secondo, θ è la temperatura potenziale e uè il vettore del vento orizzontale. Le medie temporali sono indicate con barre sovrapposte e le loro deviazioni con ‘. Le medie temporali sono calcolate nei modelli CMIP5 per i periodi 1976-2005 (riferimento) e 2071-2100 (futuro). Per medie a lungo termine, il termine a sinistra ( ⁠∂T/∂t¯⁠ ) è circa zero. Anche gli ultimi due termini sul lato destro (termini transitori) sono piccoli (Fig. S6 nel materiale supplementare online) e l’equilibrio è tra forzatura diabetica (A), avanzamento verticale (B) e avanzamento orizzontale (C ). Questi tre termini dominano anche i cambiamenti nel saldo a lungo termine. Il movimento verso il basso compensa il raffreddamento da nord anomali; tuttavia, poiché sopprime anche le precipitazioni, porta indirettamente al raffreddamento diabetico della colonna d’aria (flusso di calore latente meno verticale) e quindi si rinforza. Ciò probabilmente spiega perché il raffreddamento dall’avanzamento orizzontale è solo circa i due terzi della variazione del riscaldamento adiabatico ( Fig. 8b). I modelli riproducono correttamente il legame interannuale tra il Mediterraneo orientale invernale \ precipitazioni e le anomalie della velocità verticale ( Fig. 8c ). Attraverso i modelli, la variazione delle precipitazioni stagionali è ben correlata con quella della velocità della pressione ( Fig. 8d ).

Fig.8

a) Variazione media multimodello CMIP5 nella velocità di pressione DJF 500-hPa, nello scenario RCP8.5. Per ciascun modello, le proiezioni sono state normalizzate dalla sua variazione media annuale della temperatura globale. I punti indicano che oltre l’80% dei modelli concorda sul segno del cambiamento. (b) Variazione dei termini del bilancio energetico integrato nella colonna tra i modelli CMIP5, mediata nel Mediterraneo orientale [vedi riquadro delineato in trattino in (a)] [A: riscaldamento del diabete, B: avanzamento verticale e C: avanzamento orizzontale; vedi Eq. (2)]. (c) Mediterraneo orientale [20 ° –35 ° E, 30 ° –40 ° N; vedere la casella in (a)] Anomalie della velocità di precipitazione e della pressione del DJF nei modelli storici (1976–2005) CMIP5 e il record osservato (1979–2018: velocità di pressione ERA-Interim e precipitazione GPCP). (d) Variazione della velocità di precipitazione e pressione del DJF nel Mediterraneo orientale attraverso i modelli CMIP5, normalizzata dalla variazione media annuale della temperatura globale di ciascun modello; Gli intervalli di confidenza al 95% sono indicati da barre grigio chiaro.

A ovest del bacino, questa immagine non regge. Lì, mentre le precipitazioni continuano a diminuire, la tendenza è piuttosto verso il movimento verso l’alto ( Fig. 8a ). Poiché i venti anomali associati all’alta pressione di basso livello sono prevalentemente orientali, non cambiano il bilancio energetico come nel Mediterraneo orientale. Tuttavia, hanno un impatto sostanziale sul bilancio dell’umidità. Le acque occidentali dell’Atlantico sono la fonte diretta di precipitazioni per il Mediterraneo occidentale ( Hurrell 1995 ). Le tendenze di circolazione proiettate non solo agiscono per indebolire questo afflusso di umidità, ma tendono anche a favorire molta più aria secca dal deserto del Sahara ( Fig. 9c ). Le proiezioni future mostrano un costante ristagno o un debole aumento dell’umidità specifica di basso livello nell’area (Fig. 9a ). In combinazione con il riscaldamento, questo porta ad un aumento pronunciato della depressione del punto di rugiada, ben correlato con il declino delle precipitazioni regionali tra i modelli ( Fig. 9b ).

Fig. 9.

Variazione media multimodello CMIP5 in DJF 925–850-hPa media (a) umidità specifica e (c) depressione del punto di rugiada, normalizzata dalla variazione annua di temperatura media globale di ciascun modello. Le frecce indicano DJF storico [in (a)] e variazione in [in (c)] 925–850-hPa venti medi. Le frecce del vento in (c) sono colorate in base all’umidità relativa storica media in ciascun punto e sono mostrate solo dove l’80% dei modelli concorda sul segno del cambiamento. (b) Mediterraneo occidentale [15 ° O – 0 °, 30 ° –40 ° N; riquadro tratteggiato in (c)] Variazione della precipitazione e della depressione del punto di rugiada del DJF tra i modelli CMIP5, normalizzata dalla variazione media annuale della temperatura globale di ciascun modello; Gli intervalli di confidenza al 95% sono indicati da barre grigio chiaro

Inoltre, come notato sopra, il relativo raffreddamento degli SST mediterranei può agire per ridurre le precipitazioni non solo attraverso i suoi effetti sulla circolazione regionale, ma anche limitando l’aumento dell’evaporazione e quindi i flussi di umidità verso la terra. Questo potrebbe essere un fattore importante per il Mediterraneo orientale, che riceve gran parte delle sue precipitazioni invernali dai cicloni mediterranei ( Zappa et al. 2015a ) ( Figg. 7b, d ).

Mentre questi elementi sembrano spiegare le tendenze delle precipitazioni nei GCM, è importante ricordare che sia il Mediterraneo orientale che quello occidentale presentano caratteristiche orografiche complesse, che svolgono un ruolo importante nei modelli di precipitazione regionali. La loro interazione con le tendenze della circolazione su larga scala può anche influire sui futuri cambiamenti delle precipitazioni. Nel sud della Turchia, i settentrionali anomali costretti a scendere verso l’altopiano anatolico causeranno cedimento e sopprimeranno le precipitazioni. Si può prevedere un fenomeno simile a nord della catena dell’Atlante in Marocco e Algeria. Queste funzioni non sono ben risolte dai GCM; già alla nostra risoluzione relativamente approssimativa (35 km) il segnale orografico è molto più rilevabile e il declino delle precipitazioni migliorato a sud della Turchia può indicare un’ulteriore essiccazione a seguito di subsidenza indotta dalla topografia (Fichi. 7b, d ).

Da questo punto di vista, è semplice comprendere l’alta correlazione tra l’entità della SLP anomala e il cambiamento delle precipitazioni in tutto il Mediterraneo (fig. S2 supplementare online). Anche se i meccanismi fisici dietro l’essiccazione sono diversi nel Mediterraneo orientale e occidentale, il cambiamento di SLP determina la forza della circolazione anomala che guida il declino delle precipitazioni a ciascuna estremità del bacino.

6. Discussione

 

un. Incertezze nella risposta termodinamica

La stima della risposta SLP al forzante termodinamico superficiale si basa su una variazione di circa 0,5 ° C nel gradiente di temperatura terra-mare, con varianza limitata tra i modelli. Tale cambiamento è in gran parte determinato dalle tendenze del SST nel Mediterraneo sotto il continuo forzare i gas a effetto serra, che a loro volta dipendono, tra l’altro, dalla circolazione del Mar Mediterraneo. Quest’ultimo, tuttavia, non è ben risolto nei GCM ( Planton et al. 2012 ). Le ragioni si trovano nella complessa geografia della regione, le sue dimensioni ridotte rispetto alla risoluzione del modello e la piccolissima estensione (15 km) dello stretto di Gibilterra, che svolge un ruolo importante nel bilancio di massa ed energia del Mediterraneo ( Sannino et al 2002). Lo scambio di energia con l’Oceano Atlantico a Gibilterra deve essere parametrizzato nei GCM, che ovviamente lascia spazio a errori sostanziali nelle tendenze dell’SST a lungo termine. In alcuni modelli, il Mediterraneo è persino rappresentato come un mare chiuso, che può tendere a sopravvalutare la risposta SST, con implicazioni sul cambiamento della circolazione regionale.

Nonostante ovvie differenze, l’impatto del raffreddamento relativo del Mediterraneo sulla circolazione e sulle precipitazioni regionali è relativamente simile tra gli esperimenti ERA e MPI: un aumento generale di SLP di circa 0,6 hPa, con un picco sul Mediterraneo orientale a circa 1 hPa. Ciò suggerisce che la risposta al raffreddamento relativo può anche essere simile quando si utilizzano altri modelli CMIP5 come condizioni al contorno laterali.

b. Combinazione di meccanismi e altre spiegazioni

La futura circolazione mediterranea e le tendenze dell’idroclima nella media multimodello CMIP5 sembrano essere determinate principalmente dai cambiamenti della circolazione su larga scala e dalla forzatura termodinamica regionale. Entrambi i meccanismi portano ad una maggiore pressione sul Mediterraneo e possono spiegare perché la regione è considerata un importante punto caldo del cambiamento climatico. Mentre altri fattori, come il feedback sull’umidità del suolo o la forza stratosferica del vortice ( Zappa e Shepherd 2017 ; Simpson et al.2018 ) non possono mai essere totalmente esclusi, sembrano improbabili che contribuiscano molto alla media multimodello. Nei singoli modelli, possono certamente svolgere un ruolo importante, influenzando così la diffusione degli intermodel.

La risposta SLP “dinamica” è più elevata sul Mediterraneo occidentale, che può essere visto come uno spostamento verso est del massimo subtropicale del Nord Atlantico, coerente con lo spostamento verso est delle onde stazionarie stesse ( Simpson et al. 2016). Al contrario, l’anomalia SLP dovuta ai relativi picchi di raffreddamento del Mediterraneo a valle dell’anomalia, cioè sul Mediterraneo orientale. Sebbene valutato all’interno di diversi quadri di modellizzazione, il nostro approccio suggerisce che i due meccanismi possono contribuire individualmente in qualche modo allo stesso modo all’aumento del SLP nel Mediterraneo (circa + 0,6-0,7 hPa, o 35% -40% della risposta media prevista), e quindi alla precipitazione declino. L’anomalia SLP dinamica domina nondimeno chiaramente in un certo numero di modelli, oltre ad essere responsabile della maggior parte della diffusione intermodel. La forte cresta geopotenziale proiettata ai livelli superiori sopra il Mediterraneo dai modelli CMIP5 ( Seager et al. 2014) è anche chiaramente associato allo spostamento dell’onda planetaria, non al raffreddamento relativo della superficie, il cui effetto è limitato alla troposfera inferiore (Fig. S7 nel materiale supplementare online).

Un rinforzo reciproco della circolazione anticiclonica di basso livello innescato da ciascuna forzatura non deve tuttavia essere escluso. In effetti, l’aggiunta delle tendenze SLP indotte dai nostri due meccanismi rappresenta circa l’80% del cambiamento previsto dalla media del modello, lasciando inspiegabile una parte considerevole. Questa frazione inspiegabile è ancora più grande in diversi modelli. La discrepanza potrebbe derivare dalla sovrapposizione non lineare (attraverso l’auto-rinforzo delle anomalie a bassi livelli) o attraverso gli effetti dell’attrito superficiale, che influisce anche sulla risposta SLP. A tale proposito, la variabilità nell’orografia regionale e la parametrizzazione dell’attrito possono svolgere un ruolo importante nello spiegare la diffusione intermodel.

Un’altra caratteristica importante del cambiamento di circolazione a mezza latitudine è un aumento di SLP nel Nord Atlantico, tra 45 ° O e 0 ° ( Fig. 1a ). Scopriamo che parte di questo aumento, lungo il parallelo 40 ° N, dove le tendenze di CMIP5 SLP sono solide, può anche essere una risposta ai cambiamenti della circolazione di livello superiore ( Fig. 4a ). A nord di lì, il cambiamento di SLP, sebbene meno robusto, potrebbe essere la risposta a valle al NAWH, un’area di raffreddamento SST relativo ( Gervais et al.2019), sebbene ciò non sia certo. Nonostante un più debole accordo intermodel in questa regione durante l’inverno, è possibile un aumento a valle della SLP che si estende al Mediterraneo. Sebbene non spiegherebbe la solidità del punto caldo del Mediterraneo, potrebbe combinarsi con il robusto anomalo SLP positivo dei nostri due meccanismi proposti. L’accordo modello in questa regione è più forte in primavera e in autunno, e questo fenomeno potrebbe quindi anche migliorare la risposta SLP del Mediterraneo in quelle stagioni, soprattutto se si considerano le più deboli variazioni del flusso di livello superiore previste all’inizio della primavera e nel tardo autunno (supplemento online Fig. S3) . Risultati della simulazione di Gervais et al. (2019)suggeriscono che l’impatto è piccolo ma non zero (le loro figure 3 e 5). Hanno anche usato solo un modello. L’analisi, all’interno di un quadro di modellistica coerente, i contributi delle variazioni del flusso di livello superiore, il raffreddamento relativo del Mediterraneo e il NAWH alle tendenze future della circolazione nel Mediterraneo possono far luce su questo.

c. Coerenza dei meccanismi con altri studi

Concludiamo discutendo la coerenza dei nostri risultati con quelli dei precedenti studi. Tra i vari meccanismi proposti per spiegare la cresta anomala, discussi nell’introduzione, mostriamo in questo documento che i cambiamenti nella struttura delle onde stazionarie discussi da Simpson et al. (2016) svolgono un ruolo cruciale, sia per la media del modello che per la diffusione intermodel ( Fig. 4 ). Di conseguenza, i cambi di direzione verso l’alto della circolazione di Hadley e le piste di tempesta, già dimostrate limitate nell’emisfero settentrionale durante l’inverno, hanno probabilmente un’influenza diretta limitata. Di recente, Brogli et al. (2019)ha concluso che i cambiamenti della circolazione su larga scala sono stati il ​​principale motore del declino delle precipitazioni nel Mediterraneo e che gli effetti regionali erano minimi. Le loro simulazioni che si concentrano sul relativo raffreddamento del Mediterraneo trovano anche una diminuzione delle precipitazioni nel Mediterraneo orientale rispetto a uno scenario in cui gli SST hanno riscaldato tanto quanto la terra (la loro Fig. 4). Tuttavia, le loro conclusioni si basavano su due modelli (MPI-ESM-LR e HadGEM2-ES) in cui il contributo del forzante troposferico superiore sembra dominare ( Fig. 4d ). Come mostriamo qui, tuttavia, le dinamiche su larga scala hanno una vasta gamma di effetti tra i modelli; sebbene rappresentino gran parte della diffusione nella risposta alle precipitazioni, le tendenze della circolazione su larga scala non sono sufficienti per spiegare pienamente le proiezioni regionali.

In termini di risposta alle precipitazioni, i nostri risultati concordano con la prospettiva offerta da Seager et al. (2014) . Nei modelli CMIP5, l’essiccazione del Mediterraneo è collegata ai cambiamenti nella convergenza dell’umidità dal flusso medio, ma i driver dietro questi cambiamenti variano da est a ovest. A ovest, la convergenza dell’umidità diminuisce a causa di un indebolimento dell’approvvigionamento di umidità nell’Atlantico attraverso un maggiore avanzamento di aria secca dal Sahara. A est, la subsidenza su larga scala è la causa principale della diminuzione delle precipitazioni. In realtà, tuttavia, le precipitazioni sono fortemente legate a importanti caratteristiche topografiche che, in larga misura, non sono risolte dai GCM. Il sollevamento orografico e l’interazione delle montagne con i cambiamenti della circolazione su larga scala previsti dai modelli CMIP5 avranno un impatto sulle proiezioni delle precipitazioni.

I nostri risultati hanno anche fatto luce sulle conclusioni di Zappa et al. (2015a) , che ha riscontrato che il declino delle precipitazioni nel Mediterraneo orientale è associato a forti riduzioni della frequenza e dell’intensità del ciclone. Scopriamo che la circolazione regionale e i suoi cambiamenti controllano la variabilità delle precipitazioni e il cambiamento nel bacino (fig. S2 supplementare online; figure 8 e 9 ) e quindi dovrebbero controllare l’attività ciclonica, che è responsabile della maggior parte delle precipitazioni invernali ( Zappa et al. 2015a ). La diminuzione della precipitazione media delle tempeste e l’indebolimento dinamico dei cicloni che hanno identificato è coerente con il sostanziale anomalo movimento discendente regionale verso la regione ( Fig. 8a). Inoltre, i settentrionali anomali che promuovono l’aria più asciutta a latitudine più elevata e il relativo raffreddamento mediterraneo agiscono entrambi per limitare le tendenze dell’umidità, che probabilmente causano il minimo locale previsto nella specifica variazione di umidità vicino a Cipro ( Fig. 9a ). L’indebolimento della pista della tempesta è coerente con un indebolimento del gradiente di temperatura meridionale tra il Mar Mediterraneo e il continente a nord e la riduzione della baroclinicità che può portare. La ricerca futura dovrebbe concentrarsi sulla comprensione di come i driver su larga scala che abbiamo identificato controllano la genesi delle tempeste nel Mediterraneo.

7. Conclusioni

In conclusione, i nostri risultati offrono un quadro coerente e meccanicistico delle proiezioni del clima invernale mediterraneo che è coerente con la loro robustezza. Implica solidi meccanismi fisici e caratteristiche della circolazione media: lo spostamento delle lunghezze d’onda delle onde stazionarie, il riscaldamento potenziato sulla terra rispetto agli oceani e la risposta baroclinica alle anomalie della temperatura superficiale. Mentre resta ancora molto lavoro da fare per comprendere la variabilità dei modelli di SLP e di cambiamento delle precipitazioni tra i modelli, troviamo che la combinazione unica di risposta “dinamica” su larga scala e risposta “termodinamica” indipendente su scala regionale spiega la robusta regione la massimizzazione dei cambiamenti climatici invernali sul Mediterraneo, rendendo questa regione un importante punto caldo per i cambiamenti climatici per i prossimi decenni.I contributi di ciascuna risposta sembrano comparabili, sebbene una sovrapposizione non lineare possa contribuire a migliorare ulteriormente la risposta in alcuni modelli. Meccanismi fisici robusti che coinvolgono la circolazione locale spiegano la coerenza del cambiamento delle precipitazioni regionali e una risposta massimizzata a ciascuna estremità del bacino. Una topografia complessa in queste due regioni indica, tuttavia, che sono necessarie simulazioni regionali dettagliate per migliorare le proiezioni climatiche future.che sono necessarie simulazioni regionali dettagliate per migliorare le proiezioni climatiche future.che sono necessarie simulazioni regionali dettagliate per migliorare le proiezioni climatiche future.

Ringraziamenti

Riconosciamo il gruppo di lavoro sulla modellizzazione accoppiata del World Climate Research Programme Programme, responsabile del CMIP, e ringraziamo i gruppi di modellistica climatica per aver prodotto e reso disponibile il loro modello di output. Questo lavoro è stato reso possibile grazie al finanziamento dell’Ufficio Chérifien des Phosphates (OCP) attraverso l’Università Mohamed VI Polytechnique, in Marocco. Gli autori ringraziano RA Plumb e P. O’Gorman per le loro osservazioni.

 
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