Confronto tra indice geomagnetico AA e Accumulated Cyclone Energy

Qui su Attività Solare, abbiamo sempre sostenuto e ribadito che la risposta del Clima Terrestre alle variazioni dell’Attività Solare, avviene sempre con un ritardo di circa 6-7 anni. Con questo articolo, piuttosto tecnico ma comunque intrigante, pubblicato ieri sul blog Climatemonitor.it, viene data una ulteriore “prova”, di tipo matematico, a ciò che abbiamo sempre sostenuto noi.

Buona lettura
Bernardo Mattiucci
Attività Solare

 


 

 

Autore: Franco Zavatti
Data di pubblicazione: 1 Dicembre 2015
Fonte originale: http://www.climatemonitor.it/?p=39605

 

Durante uno dei periodici aggiornamenti dei dataset che mantengo nel mio computer mi sono trovato, abbastanza casualmente, a confrontare l’indice geomagnetico AA (viene indicato sia in maiuscolo che in minuscolo. Qui uso le maiuscole per migliore visibilità), uno dei possibili proxy dell’attività solare insieme al numero delle macchie, i raggi cosmici, il 10Be, e l’ACE(Accumulated Cyclone Energy) che misura l’energia complessiva, associata ai cicloni tropicali, in un dato intervallo di tempo (qui mese e anno).

Il confronto diretto tra i due dataset è mostrato in fig.1a (pdf) dove AA e ACE appaiono come due grandezze essenzialmente scorrelate (in fig 1b la correlazione a lag=0 vale zero).

Fig.1

Fig.1. a) Serie dei valori mensili dell’indice AA (grigio) di ACE (celeste). ACE è stato scalato ai valori di AA tramite il rapporto tra i rispettivi intervalli di validità: ACE(scalato)=ACE(non scalato)*0.24. Le righe più spesse sono i filtri passa-basso dei dati AA(rosso) e ACE(azzurro) su una finestra di 51 mesi (4.25 anni). b) Funzione di cross-correlazione tra AA e ACE.

 

Avevo fatto questo confronto altre volte e avevo sempre accantonato i dati proprio a causa della mancanza di correlazione: questa volta, però, ho calcolato anche la funzione di cross-correlazione (CCF) cioè la correlazione tra le due serie quando una delle due si sposta orizzontalmente (in questo caso sull’asse dei tempi) rispetto all’altra. La CCF è nel quadro b) di fig.1 e mostra un massimo quando ACE è spostata (ha un ritardo o lag) rispetto ad AA di 82 mesi (6.833 anni). Per verificare, si può si può spostare indietro di 82 mesi ACE per annullare il ritardo, oppure, come ho preferito fare per motivi estetici, spostare in avanti AA dello stesso intervallo.

Fig.2

Fig.2. Come fig.1a ma con le ascisse di AA spostate a destra di 82 mesi, come indicato nella scritta in rosso (aa+6.83yr). Notare come, rispetto alla fig.1a, ora la maggioranza dei massimi e dei minimi dei dati filtrati (le linee spesse) coincida temporalmente.

 

Il risultato dello spostamento è mostrato in fig.2 (pdf). In entrambe le serie si vedono massimi secondari (quasi sempre coincidenti) che distano circa 10 anni.
Questo fatto si evidenzia meglio nello spettro MEM di AA (medie mensili e annuali) di fig.3 (pdf) con il doppio massimo tra 10 e 12 anni.

Fig.3

Fig.3. Spettro MEM dei dati mensili (marrone) e annuali (nero) di AA. La potenza dei dati mensili è stata divisa per 12, per fare in modo che i due spettri siano direttamente confrontabili. Oltre al doppio massimo di periodo 10-12 anni, da notare i picchi a ~22.5 e ~37 anni, gli unici che hanno una corrispondenza nello spettro di ACE mostrato nelle figg. 6 e 8. La riga verticale arancio verrà discussa nella parte finale del post.

 

La fig.2 ci dice che l’atmosfera, o almeno quella parte connessa con il trasporto di calore dai tropici ai poli e con l’accelerazione di Coriolis, segue le variazioni dell’indice geomagnetico AA con un ritardo di 82 mesi (6.83 anni).
Si conoscono molte relazioni di AA con vari parametri climatici: per una veloce carrellata su queste relazioni si possono vedere alcune diapositive del prof. Mazzarella (pdf).
La fig.2 mette in evidenza più i dati filtrati che quelli osservati: una (doppia) verifica sui risultati di fig.2 si può fare con i valori osservati e la loro ccf, sia mensili in fig.4 (pdf) che annuali in fig.5 (pdf), dopo aver spostato AA in avanti di 82 mesi.

Fig.4

Fig.4. a) I valori osservati mensili di ACE e di AA dopo l’annullamento del ritardo di ACE. Come in precedenza, ACE è stata scalata all’intervallo di valori di AA. b) Funzione di cross-correlazione tra le due serie mostrate in a), calcolata sulle parti comuni. Il massimo della ccf è a lag=0.

 

Fig.5

Fig.5. Come fig.4, per i dati annuali. Anche qui, in b), il massimo è a lag=0.

 

Entrambe le figure mostrano che ora il massimo del coefficiente di correlazione si ha per lag=0, come deve essere e, nei quadri a), che l’annullamento del lag ha portato a una netta concordanza delle due serie anche nell’aspetto generale oltre che nei singoli massimi e minimi.

Per concludere, alcune parole su ACE, sul suo spettro e sul confronto di questo con lo spettro di AA. In fig.6a (pdf) le medie annuali di ACE, i valori smussati su 11 anni e la retta dei minimi quadrati. Quest’ultima definisce un tasso di crescita positivo:

Fig.6

Fig.6. a) Valori annuali di ACE e suoi valori filtrati su 11 anni(linea ross). La linea azzurra è il fit lineare la cui pendenza è riportata nel grafico. b) Spettro MEM dei dati in a).

 

il numero dei cicloni è praticamente costante sul lungo periodo (come a CM sappiamo bene) ma l’energia ad essi associata cresce linearmente nel tempo.
Ma, prima di prendercela con la CO2 o, a scelta, con i SUV, una semplice occhiata alla fig.5a ci dice che il tasso di crescita di AA è molto simile a quello di ACE. Forse le pendenze si possono considerare uguali, visto che il fit di AA, dopo la solita scalatura (inversa questa volta) con 0.24, fornisce un tasso di crescita di (0.263±0.046) unità di ACE. Il fit è mostrato in fig.7 (pdf).

Fig.7

Fig.7. Fit lineare dei dati annuali di AA. Viene riportato il valore della pendenza in unità di AA e, dopo la scalatura, in unità di ACE.

 

Il valore della pendenza di ACE, con lo stesso numero di cifre, è (0.256±0.086): valori tanto simili devono rendere sospettosi e fanno pensare ad un energico lavoro del caso. Ciò non toglie, però, che anche visualmente la somiglianza delle pendenze (fig.5a) sia del tutto evidente.

Le similitudini osservate finora non devono far pensare (e credo che nessuno lo pensi realmente) che la generazione dei cicloni sia un processo appiattito sul Sole e sulla sua attività. L’atmosfera riceve l’energia solare e la usa per gli scopi che le sono permessi dall’interazione con l’ambiente circostante, se necessario modificando, anche profondamente, la struttura dell’energia che riceve.

Fig.8

Fig.8. Gli spettri di fig.3 a cui è stato aggiunto lo spettro di ACE (in blu, medie annuali). Da notare il picco a 2.87 anni, assente dai dati AA (fig.3).

 

Come esempio si può confrontare lo spettro di AA con quello di ACE, in fig.8 (pdf), per verificare come dell’originaria struttura “solare” dell’indice geomagnetico sia rimasto relativamente poco nella struttura energetica di ACE: solo i massimi di periodo 23 e 37-38 anni, mentre quasi tutti gli altri picchi si trovano in opposizione di fase nei due spettri.

Una considerazione un po’ naïf che probabilmente andrebbe circostanziata meglio: all’inizio del 2013, per rispondere a una domanda di Donato Barone, ho scritto due post, qui e qui, su un massimo spettrale di periodo 2.87 anni. Allora avevo notato che il massimo in questione sembrava essere presente, nella maggioranza dei casi, in dati non legati (o più indirettamente legati) al Sole: temperature globali (NOAA, HADCRUT), MEI (Multivariate Enso Index), ERSST (SST di NOAA), PDO, HADSST, e non presente in dati solari: macchie (SSN), raggi cosmici, nuvolosità, AA, TSI.
La fig.8 sembra confermare questa impostazione e la perdita di caratteristiche solari da parte di ACE rispetto ad AA. Infatti nella fig.3 (più leggibile) questo massimo non c’è, mentre lo si vede in fig.8 e con una potenza relativamente alta.

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