classificazione dei regimi circolatori.

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picchio70
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classificazione dei regimi circolatori.

Messaggio da picchio70 »

Lo scopo di questo lavoro è triplice. In primo luogo, presentare un insieme rappresentativo di regimi meteorologici su larga scala per ogni mese dell'anno nella regione euro-atlantica e confrontarli tra tre rianalisi globali comunemente utilizzate. In secondo luogo, misurare l'impatto dei regimi meteorologici sulla variabilità della velocità del vento vicino alla superficie. Infine, per convalidare la capacità del regime di ricostruire le anomalie mensili della velocità del vento. La ricostruzione della velocità del vento fornisce informazioni critiche sul ruolo dei regimi meteorologici come fonte di prevedibilità della velocità del vento, identificando le aree in cui il vento è scarsamente o fortemente influenzato dai regimi meteorologici nel loro insieme. Vengono estratte conclusioni sull'adeguatezza dei regimi meteorologici per caratterizzare la variabilità locale della velocità del vento in Europa.
La climatologia sinottica classifica tradizionalmente le complesse dinamiche della circolazione atmosferica su larga scala in alcuni modelli ricorrenti e quasi stazionari (persistenti) chiamati "regimi meteorologici" (WR). Risultano dall'interazione tra onde atmosferiche su scala sinottica e su scala planetaria (Ghil e Robertson 2002 ), poiché l'atmosfera tende a persistere nella stessa WR per 3-7 giorni prima di passare a una diversa (Fereday 2017 ). I WR sono stati ampiamente utilizzati per studiare la variabilità atmosferica (Philipp et al. 2010 ; Hannachi et al. 2017 ), in particolare alle medie latitudini nella regione euro-atlantica (Yiou e Nogaj 2004 ; Peña-Angulo et al. 2016 ; Raymond et al . 2018 _), Nord America (Coleman e Rogers 2007 ; Roller et al. 2016 ; Vigaud et al. 2018 ) e Pacifico (Wilson et al. 2013 ; Lorrey e Fauchereau 2018 ).

Nella valutazione dei WR dovrebbero essere prese in considerazione diverse ipotesi. Il numero ottimale di WR per descrivere la circolazione atmosferica dipende fortemente dalle variabili, dal metodo di classificazione, dal dominio spaziale e dal periodo scelti, e spesso varia da 2 a 10 WR (Casado et al. 2009 ). I WR sono generalmente definiti classificando una variabile di circolazione come l'altezza del geopotenziale, la pressione sul livello del mare (SLP) e/o le componenti del vento. La maggior parte degli studi sui WR nella regione euro-atlantica si concentra sulla stagione invernale (Fil e Dubus 2005 ; Ferranti e Corti 2011 ; Vrac et al. 2014 ; Ferranti et al. 2015 ; Thornton et al. 2017), perché in questo periodo i WR sono più stabili nel tempo (più persistenti) e hanno una maggiore influenza sul clima locale (Cassou et al. 2004 ).

In letteratura, nella regione euro-atlantica sono identificati quattro WR ottimali per l'inverno (DJF) (Yiou et al. 2008 ; Cassou et al. 2004 ; Ferranti et al. 2015 ). Due di essi sono coerenti con gli schemi spaziali delle due fasi opposte dell'Oscillazione del Nord Atlantico o NAO (Trigo et al. 2004 ; Hurrell e Deser 2009 ), e sono quindi chiamati regimi “NAO+” e “NAO−”. Un terzo WR è chiamato "Blocking" (BL), poiché mostra un'anomalia forte e positiva centrata sulla Scandinavia e un'anomalia negativa più debole sull'Oceano Atlantico, simile al flusso atmosferico durante gli eventi di blocco in Europa (Tyrlis e Hoskins 2008). Il quarto WR è chiamato “Atlantic Ridge” (AR), in quanto è rappresentato da un'anomalia positiva sull'Oceano Atlantico e negativa sulla Scandinavia, simile alla fase negativa del pattern dell'Atlantico orientale (Barnston e Livezey 1987 ).

Le classificazioni dei WR possono essere definite anche in estate (Cassou et al. 2005 ), anche se con modelli diversi dall'inverno e solitamente impiegando l'altezza geopotenziale invece di SLP per ridurre il rumore spaziale (Guemas et al. 2010 ; Quesada et al. 2012 ). In primavera e in autunno, la maggiore variabilità spaziale della circolazione atmosferica rende più difficile identificare un insieme di WR persistenti (Yiou et al. 2008 ).

Gli studi che confrontano il modo in cui diverse rianalisi caratterizzano la circolazione atmosferica su larga scala sono in genere limitati a regioni con poche osservazioni, come i tropici o l'Artico (Kumar et al. 2013 ; Nygård et al. 2016 ). Le regioni ben osservate, come la regione extratropicale dell'emisfero settentrionale, sono meno studiate (Carvalho et al. 2014 ), poiché si presume che le differenze tra le rianalisi siano piccole o trascurabili (Dell'Aquila et al. 2016 ). Di recente, Stryhal e Huth ( 2017 ) ha pubblicato un confronto completo di rianalisi dei WR in Europa in inverno.

I WR sono spesso classificati su scala temporale stagionale o annuale, utilizzando tutti i giorni corrispondenti a una determinata stagione o anno (Neal et al. 2016 ; Grams et al. 2017 ; Fereday 2017 ). In letteratura sono disponibili molte classificazioni e nessuna è risultata superiore alle altre (si veda la rassegna completa di Hannachi et al. 2017 )

Molti utenti in vari settori della società (energie rinnovabili, agricoltura, assicurazioni, salute, ecc.) chiedono precise classificazioni di regime, adattate alle loro esigenze. Sono interessati a conoscere e comprendere l'impatto dei WR su variabili o indicatori relativi alle loro attività, che possono variare notevolmente da un mese all'altro. Le variazioni delle frequenze mensili WR, infatti, determinano spesso la maggior parte della variazione delle anomalie mensili di variabili climatiche come la temperatura superficiale del mare (Polo et al. 2013 ), le precipitazioni (Beck et al. 2007 ) o la velocità del vento (Couto et al . 2015 _) sulla regione euro-atlantica. Per questo motivo, i WR possono essere utili in molte applicazioni di energia eolica. Eccezioni si possono trovare in quelle aree o periodi in cui la circolazione su larga scala è meno correlata ai venti locali, come nelle regioni con orografia complessa (Salameh et al. 2009 ) o nella stagione estiva (Dünkeloh e Jacobeit 2003 ).

Un altro approccio per caratterizzare la variabilità della circolazione atmosferica su larga scala è rappresentato dalle principali funzioni ortogonali empiriche (EOF) di qualsiasi variabile che descriva il flusso su larga scala, come l'altezza del geopotenziale o la pressione al livello del mare. Come i WR, anche gli EOF si riferiscono a modelli di circolazione su larga scala ricorrenti e persistenti (Wallace e Gutzler 1981 ; Hurrell 1996 ; Tippett et al. 2008 ; Gonzalez-Reviriego et al. 2015 ). Tuttavia, in genere durano diverse settimane o mesi e coprono un'area geografica più vasta rispetto ai WR (Thompson e Wallace 1998 ). I WR possono anche essere definiti raggruppando i principali EOF (Fereday et al. 2008). Inoltre, le EOF sono simmetriche, in quanto i centri d'azione di entrambe le fasi positive e negative si trovano nella stessa posizione ma con segno opposto, mentre i centri delle WR sono in posizioni diverse, poiché l' analisi delle k- medie cerca la più costante stati (Barrier et al. 2014). Infine, i WR possono essere definiti anche raggruppando i principali EOF (Fereday et al. 2008 ); in questo caso, i WR descrivono semplicemente l'interazione tra le fasi degli EOF (Zubiate et al. 2017 ).


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