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Autore: Franco Zavatti
Data di pubblicazione: 12 Marzo 2020
Fonte originale:  http://www.climatemonitor.it/?p=52528

In questo post parlo di DMI (Dipole Mode Indian Index), detto anche IOD (Indian Ocean Dipole, Sahu et al.,2010), di TNA (Tropical Northern Atlantic Index) e TSA (Tropical Southern Atlantic Index), estratti da una ben più vasta famiglia di indici oceanici: ad esempio SAD -South Atlantic Dipole- o AEM -Atlantic equatorial mode- o ancora SWSA -South Western South Atlantic- come centro debole e forse inesistente di AEM (Kayano et al., 2013), oltre ai più noti NAO, AMO, PDO, AO, SAM ed altri, tutti connessi con vari modi di oscillazione degli oceani (Kayano et al., 2013, Enfield et al., 1999, Hu e Fedorov, 2019) e correlati più o meno bene con El Nino/La Nina (ENSO) che è il più importante modo di oscillazione (non periodico) dell’Oceano Pacifico.

Le definizioni di questi indici sono (v. ad esempio ESRL-NOAA):

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  • DMI/IOD: gradiente zonale anomalo attraverso l’Oceano Indiano equatoriale. Differenza tra l’anomalia di SST (temperatura marina superficiale) in due aree, ad occidente e ad oriente dell’India (mappa).
  • TNA: Anomalia della media della SST mensile in un’area atlantica subito a nord dell’equatore (mappa)
  • TSA: Anomalia della media della SST mensile in un’area atlantica subito a sud dell’equatore (mappa)

Sono indici che appaiono, almeno in maniera vaga, “circondare” ad est e ad ovest la zona del Pacifico dove si sviluppa ENSO. Sono quindi adatti ad osservare le relazioni che possono insorgere tra modi diversi di oscillazione oceanica.

DMI
DMI/IOD ed ENSO dominano la variabilità climatica dei paesi che si affacciano sugli oceani Indiano e Pacifico tropicali, rispettivamente. Diversi studi hanno mostrato che eventi IOD hanno forte influenza sul clima di Asia e Africa orientali e Indonesia; sul monsone indiano, Australia, Brasile, e regione mediterranea (Sahu et al., 2010 e loro bibliografia) ed è stato dimostrato che gli incendi boschivi del cosiddetto “sabato nero” nella regione di Victoria (Australia) del febbraio 2009 sono stati causati dal valore positivo di IOD che, peraltro, si trova stabilmente in questa fase dal 1960-61 come si vede in figura 1 (pdf).

Fig.1: Serie di DMI/IOD dal 1870 al 2019 e suo spettro MEM. Da notare il rapido aumento dell’indice nel 2019 che, se la citata relazione tra IOD e incendi in Australia è vera, potrebbe spiegare gli incendi del 2019, senza bisogno di CO2 antropica e relativa crisi climatica.

IOD è normalmente caratterizzato da raffreddamento anomalo delle SST dell’oceano Indiano equatoriale sud orientale e riscaldamento anomalo dell’oceano Indiano equatoriale occidentale.
IOD sembra essere accoppiato all’atmosfera (in particolare alla pressione e ai conseguenti venti) e indipendente da ENSO: “The spatio-temporal links between sea surface temperatures and winds reveal a strong coupling through the precipitation ®eld and ocean dynamics. This air±sea interaction process is unique and inherent in the Indian Ocean, and is shown to be independent of the El Nino/Southern Oscillation” (Saji et al., 1999)

TNA e TSA
Queste regioni potrebbero in qualche modo essere accoppiate, anch’esse a dare origine a un dipolo (parte positiva a nord e negativa a sud, o viceversa) come DMI, ma l’analisi statistica di Enfield et al., 1999 (sezione 4) esclude questa eventualità. Allo stesso risultato sembra condurre la funzione di cross-correlazione tra le due serie, come si vede in figura 2.

Fig.2: Funzione di cross-correlazione, su ±100 lags (in mesi), tra TNA e TSA. La correlazione è solo positiva ma con valori molto bassi; in particolare nella zona attorno a lag 0 (coefficiente di correlazione di Pearson) non supera il valore di 0.22. la correlazione più alta si ha a lag -78 mesi (6.5 anni), quando TNA precede nel tempo TSA, con un valore di solo 0.28.

“Both regions (cioè TNA e TSA) show large peaks in the 10- to 12-year band, but only the TNA energy continues to rise in the multidecadal band (40- 60 years)” (Enfield et al., 1999). La frase descrive bene anche la situazione di venti anni dopo, come si vede dal confronto tra gli spettri di TNA e TSA delle figure 3 (pdf) e 4 (pdf) successive.

Fig.3: Serie di TNA e suo spettro MEM. Notare la crescita della potenza dopo il periodo 40 anni e la potenza massima corrispondente al periodo di 72 anni.

Fig.4: Serie di TSA e suo spettro MEM. La pendenza della serie meridionale è del 60% superiore a quella settentrionale. Lo spettro non mostra alcun accenno di salita dopo il periodo di 30 anni, a differenza di TNA.

Il test di Student sulle pendenze dei fit lineari mostra che le pendenze non sono statisticamente compatibili.

“The lack of a similar reduction for TSA is consistent with observations of a stronger ENSO connection in the North Atlantic” (Enfield et al, 1999): questa frase sembra essere confermata dalla tabella 1 seguente, in cui ad ogni massimo e minimo di DMI/IOD, TNA,TSA (figure 3 e 4) sono stati accoppiati eventi El Nino/La Nina, separati in strong/very strong; medium; weak

Tabella 1: Coincidenze tra ENSO e DMI/IOD,TNA,TSA

Max DMI: 1952 1961 1971 1982 1996 1998 2008 2012 2019            
Min DMI: 1959 1963 1976 1982 1991 1997 2017                
Max TNA: 1953 1958 1980 1988 1996 1998 2002 2005 2010 2016 2019        
Min TNA: 1949 1952 1954 1974 1976 1983 1991 1985 1987 1989 1994 1999 2010 2014 2018
Max TSA: 1973 1985 1989 2010 2016 2020                  
Min TSA: 1951 1958 1965 1972 1977 1993 1997 2013 2018            

El Niño/La Niña: bold=Strong, Very Strong; italic=Medium; Normal font= Weak

Questa tabella, che può essere letta anche come un istogramma orizzontale, mostra che il nord Atlantico tropicale (TNA) ha la maggiore frequenza di accoppiamento con eventi La Nina, seguita dalla frequenza di accoppiamento con eventi El Nino; il sud Atlantico tropicale mostra, per entrambi gli eventi ENSO, una frequenza minore. Nell’Oceano Indiano, DMI/IOD mostra coincidenze con ENSO ad un livello intermedio.

Le precipitazioni di Fortaleza, Brasile
DMI influenza il clima, e quindi anche il regime delle piogge, in Brasile (Sahu et al, 2010): per verificare questa affermazione riproduco la serie di piogge di Fortaleza, Brasile (3°37’09” S; 39°29’34″W).

Fig.5: Precipitazione mensile a Fortaleza dal 1849 al 2010 e suo spettro LOMB. In viola il filtro passa-basso con finestra 12 mesi da usare come una approssimazione della media annuale. La linea rossa è il fit lineare dei dati mensili.

La pendenza della precipitazione ci dice che c’è stato un aumento di circa 3 mm in 160 anni e che, quindi, ci troviamo in presenza di un regime stabile nell’ultimo secolo e mezzo. I tre indici analizzati crescono tutti nel tempo e non possiamo mettere in relazione il loro aumento con la costanza delle piogge.
Il passo successivo è quello di vedere se sono i massimi spettrali degli indici ad avere influenza sulla pluviometria di Fortaleza.
A questo scopo ho fatto un confronto tra gli spettri di DMI, TNA, TSA e Fortaleza, per misurare la distanza minima tra i massimi spettrali della stazione brasiliana e di ognuno degli indici: alcuni massimi avranno lo stesso periodo, ma non si può pretenderne l’uguaglianza per tutti. Allora la distanza minore è una misura della somiglianza tra gli spettri.
Il risultato è sintetizzato nella tabella 2.

Tabella 2: Confronto tra i periodi (in anni) dei
massimi spettrali delle quattro serie

Fortaleza 2.97 3.6 5.6 9.1 13 23.7
DMI/IOD 2.98   5.3 9.6 11.5 23.8
TNA 2.91 3.6 5.8 8.7    
TSA   3.5 5.1 7.2    

Da cui le differenze percentuali di ogni coppia Fortaleza-indice (ad esempio [(2.98-2.97)/2.98]= 0.0034= 0.3%):

  1. Fortaleza-DMI: 0.3%; 0%; 5.4%; 5%; 12%; 0.4% (3.6 non c’è)
  2. Fortaleza-TNA: 2%; 0%; 8.6%; 4.4% (13 e 23.7 non ci sono)
  3. Fortaleza-TSA: 2.8%; 3.8%; 21% (2.97, 13 e 23.7 non ci sono)

Conclusioni
Da questo confronto incompleto, essendo stato fatto per una sola stazione brasiliana, risulterebbe un’influenza di DMI (Oceano Indiano) sulle piogge del Brasile, come ricordato all’inizio nel paragrafo dedicato a DMI/IOD e un’influenza inferiore da parte degli indici atlatici TNA e TSA (quest’ultimo sembra avere “rapporti” più vaghi con le precipitazioni della costa atlantica).
DMI/IOD sembra avere interazioni su vasta o vastissima scala, anche ricordando quanto derivato dalla tabella 1 sulle interazioni con ENSO.
Quest’ultima affermazione contraddice quanto ricordato all’inizio sulla indipendenza tra DMI/IOD ed ENSO, ma i numeri riportati in tabella 1 fanno pensare che una qualche forma di interazione abbia luogo tra i due modi oceanici.

Bibliografia

 

  • David B. Enfield, Alberto M. Mestas-Nufiez, Dennis Luis Cid-Serrano: How ubiquitous is the dipole relationship in tropical Atlantic sea surface temperatures?JGR104, C4, 7841-7848, 1999. https://doi.org/10.1029/1998JC900109
  • Hu S., Fedorov A.V.: Indian Ocean warming can strengthen the Atlantic meridional overturning circulationNature Climate Change9, 747-751, 2019. https://doi.org/10.1038/s41558-019-0566-x
  • Mary T. Kayano, Rita V. Andreoli and Rodrigo A. Ferreira de Souza: Relations between ENSO and the South Atlantic SST modes and their effects on the South American rainfall International Journal of Climatology 33, 2008-2023, 2013. https://doi.org/ 10.1002/joc.3569
  • Netrananda Sahu, Yosuke Yamashiki and Kaoru Takara: Impact Assessment of IOD/ENSO in the Asian Region Annuals of Disas. Prev. Res. Inst, Kyoto Univ.No.53 B, 2010. Full text locale (l’articolo è disponibile in una pubblicazione dell’Università di Kyoto)
  • N. H. Saji, B.N. Goswami, P.N. Vinayachandran & T. Yamagata: A dipole mode in the tropical Indian OceanNature401, 360-363, 1999, full text
Tutti i dati e i grafici sono disponibili nel sito di supporto

 

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