PIOMAS Arctic Sea Ice Volume Reanalysis -NOVEMBER 2023

[Alessandro 81]

Un Sistema di Modellazione e Assimilazione del Ghiaccio-Oceano Pan-Artico (PIOMAS) viene utilizzato per questo progetto. PIOMAS è un modello accoppiato di Oceano e Ghiaccio Marittimo Parallelo (POIM, Zhang e Rothrock 2003) con capacità di assimilazione di dati di concentrazione e velocità del ghiaccio. È formulato in un sistema di coordinate curvilinee ortogonali generalizzate (GOCC) ed è progettato per funzionare su computer con un singolo processore o su processori massicciamente paralleli. PIOMAS accoppia il Programma Oceano Parallelo (POP) con un modello di ghiaccio marino di distribuzione di spessore e entalpia (TED). Il modello POP è sviluppato presso il Los Alamos National Laboratory.

Il modello di ghiaccio marino TED è un modello termodinamico dinamico che simula anche esplicitamente il rigonfiamento del ghiaccio marino. Il modello si basa sulla teoria della distribuzione dello spessore del ghiaccio marino a scala sub-grid di Thorndike et al. (1975), arricchita dalla teoria della distribuzione dell’entalpia del ghiaccio a scala sub-grid (Zhang e Rothrock, 2001). Comprende 12 categorie sub-grid per lo spessore del ghiaccio, l’entalpia del ghiaccio e la neve. Questo modello TED multicategoria si compone di sette componenti principali: una reologia del ghiaccio viscoso-plastico a forma di lacrima di Zhang e Rothrock (2005) che determina la relazione tra lo stress interno del ghiaccio e la sua deformazione (Hibler 1979), una funzione di ridistribuzione meccanica che determina il rigonfiamento del ghiaccio (Thorndike et al. 1975; Rothrock, 1975; Hibler, 1980), un’equazione del momento che determina il movimento del ghiaccio, un’equazione del calore che determina la crescita/decadenza e la temperatura del ghiaccio, un’equazione di distribuzione dello spessore del ghiaccio che conserva la massa del ghiaccio (Thorndike et al. 1975; Hibler, 1980), un’equazione di distribuzione dell’entalpia del ghiaccio che conserva l’energia termica del ghiaccio (Zhang e Rothrock, 2001), e un’equazione di distribuzione dello spessore della neve che conserva la massa della neve (Flato e Hibler, 1995). L’equazione del momento del ghiaccio è risolta usando il modello di dinamica del ghiaccio di Zhang e Hibler (1997), che impiega una tecnica di rilassamento successivo lineare con un risolutore di matrici tridiagonali, utile per il calcolo parallelo (Zhang e Rothrock, 2003). L’equazione del calore è risolta per ciascuna categoria di spessore del ghiaccio usando un modello termodinamico a tre strati modificato (Winton, 2000). L’ultima versione di PIOMAS è capace di simulare una distribuzione della dimensione dei fiocchi di ghiaccio marino a 12 categorie sub-grid (Zhang et al., 2015, 2016) e la distribuzione delle pozze di fusione (Zhang et al., 2018). La configurazione della griglia a differenze finite di PIOMAS è mostrata di seguito. La griglia del modello è una griglia GOCC estesa con il polo nord della griglia spostato in Groenlandia. Ciò consente al modello di avere la sua risoluzione più alta nel Mare di Groenlandia, nella Baia di Baffin e nell’Arcipelago Canadese Orientale. Questo permette al modello di avere una buona connessione tra l’Oceano Artico e l’Oceano Atlantico tramite il Mare di Groenlandia-Islanda-Norvegia (GIN) e il Mare del Labrador. La risoluzione orizzontale media è di 22 km per il Mare Artico, il Mare di Barents, e i mari GIN e la Baia di Baffin. Il modello è annidato in un modo unidirezionale a un POIM globale (GIOMAS) imponendo condizioni al contorno aperte lungo i confini meridionali (~43°N). I dati di output mensili da GIOMAS sono utilizzati per le condizioni al contorno aperte. Il modello è guidato dai dati di rianalisi NCEP/NCAR. Ulteriori informazioni su PIOMAS e le ultime analisi sono disponibili su https://psc.apl.uw.edu/research/projects/arctic-sea-ice-volume-anomaly/. L’output del ghiaccio marino di PIOMAS è stato ampiamente utilizzato.

 

[Alessandro 81]

Vediamo di andare ad analizzare alcuni termini

sistema di coordinate curvilinee ortogonali generalizzate (GOCC)

Il sistema di coordinate curvilinee ortogonali generalizzate (GOCC, dall’inglese “Generalized Orthogonal Curvilinear Coordinate system”) è un tipo di sistema di coordinate utilizzato nella modellazione fisica e matematica, specialmente in contesti come la modellazione oceanografica e climatica.

1. Coordinate curvilinee: A differenza dei sistemi di coordinate cartesiane (rettangolari) convenzionali, le coordinate curvilinee seguono linee che possono essere curve. Questo consente una maggiore flessibilità nella rappresentazione di superfici e volumi che non sono rettilinei o regolari, come il terreno, gli oceani o le atmosfere planetarie.
2. Ortogonalità: Nonostante la loro natura curva, le coordinate in un sistema GOCC rimangono ortogonali tra loro. Questo significa che in ogni punto del sistema, le linee di coordinate si intersecano ad angoli retti. Questa proprietà è fondamentale per semplificare i calcoli matematici, in quanto consente di trattare le direzioni lungo le diverse coordinate in modo indipendente.
3. Applicazioni nel contesto di PIOMAS: Nel contesto di PIOMAS (Pan-Arctic Ice-Ocean Modeling and Assimilation System), l’uso di un sistema GOCC permette di modellare con maggiore precisione e flessibilità la complessa geometria dell’Oceano Artico e delle regioni polari. La capacità di adattare le coordinate alla forma irregolare dell’oceano e del ghiaccio marino è cruciale per una simulazione accurata della dinamica oceanica e dei processi di ghiaccio marino.
4. Vantaggi: Un vantaggio significativo di usare un sistema GOCC è la sua capacità di aumentare la risoluzione in aree specifiche. Per esempio, nel modello PIOMAS, il polo della griglia nord viene spostato in Groenlandia, permettendo una risoluzione più alta nelle regioni di particolare interesse come il Mare di Groenlandia, la Baia di Baffin e l’Arcipelago Canadese Orientale. Questo aiuta i ricercatori a ottenere dettagli più fini e accuratezza in quelle aree senza la necessità di aumentare la risoluzione su tutta la griglia, il che sarebbe computazionalmente molto più costoso.

In sintesi, il sistema GOCC è uno strumento potente nella modellazione ambientale, poiché permette una rappresentazione più precisa di aree geografiche complesse e facilita calcoli matematici accurati in queste regioni.

Programma Oceano Parallelo (POP)

Il Programma Oceano Parallelo (POP) è un modello computazionale avanzato utilizzato per simulare la dinamica degli oceani. È parte integrante di numerosi sistemi di modellazione climatica e oceanografica. Ecco alcuni punti chiave che spiegano cosa è e come funziona il POP:

1. Simulazione della Dinamica Oceanica: Il POP è progettato per modellare la circolazione oceanica su scala globale. Utilizza equazioni matematiche che rappresentano i processi fisici dell’oceano, come le correnti, le temperature, la salinità e i processi di mescolamento. Il modello può simulare come questi fattori interagiscono tra loro e cambiano nel tempo.
2. Modellazione su Grande Scala: Il POP è in grado di coprire l’intero globo, modellando la circolazione oceanica in tutti i principali bacini. Questo lo rende uno strumento prezioso per studiare e comprendere i processi oceanici globali e il loro impatto sul clima terrestre.
3. Architettura Parallela: Come suggerisce il nome, il POP è progettato per funzionare su sistemi informatici paralleli. Questo significa che può essere eseguito su supercomputer con molti processori lavorando contemporaneamente, permettendo così una simulazione molto dettagliata e complessa in tempi ragionevoli. L’architettura parallela è fondamentale per gestire la grande quantità di dati e le complesse calcolazioni richieste dalla modellazione oceanica.
4. Componente di Sistemi di Modellazione Climatica: Il POP è spesso utilizzato come componente nei modelli climatici accoppiati. In tali sistemi, è integrato con altri modelli che rappresentano l’atmosfera, la criosfera (ghiacci), la biosfera (vita sulla Terra) e altre parti del sistema climatico. Questo approccio olistico è cruciale per comprendere come l’oceano interagisce con altre parti del sistema climatico.
5. Ricerca e Applicazioni: I risultati delle simulazioni del POP sono utilizzati per la ricerca climatica e oceanografica, compresa la comprensione del riscaldamento globale, dei cambiamenti nei modelli di circolazione oceanica e dell’impatto di questi cambiamenti sugli ecosistemi marini. I risultati possono anche informare le politiche di mitigazione e adattamento al cambiamento climatico.
6. Sviluppo e Collaborazioni: Sviluppato inizialmente al Los Alamos National Laboratory, il POP è il risultato di collaborazioni tra istituti di ricerca, università e laboratori governativi. La sua continua evoluzione beneficia dell’apporto di una comunità scientifica globale.

In sintesi, il Programma Oceano Parallelo è un modello computazionale critico per la modellazione e la comprensione della dinamica oceanica e del suo ruolo nel sistema climatico globale. La sua capacità di funzionare su sistemi di calcolo paralleli lo rende uno strumento potente e versatile per gli scienziati del clima e dell’oceano.

modello di ghiaccio marino di distribuzione di spessore e entalpia (TED)

Il modello di ghiaccio marino di distribuzione di spessore e entalpia (TED) è un approccio avanzato nella modellistica del ghiaccio marino, utilizzato per studiare e prevedere le dinamiche del ghiaccio in ambienti oceanici, specialmente nell’ambito dei cambiamenti climatici e della modellazione climatica. Ecco alcuni aspetti chiave di questo modello:

1. Focalizzazione su Spessore e Entalpia: Come suggerisce il nome, il modello TED si concentra su due parametri fondamentali: lo spessore del ghiaccio marino e la sua entalpia (o contenuto termico). Lo spessore del ghiaccio marino è cruciale per comprendere la sua durata, la stabilità e l’interazione con l’ambiente circostante, mentre l’entalpia determina lo stato termico del ghiaccio, che influisce sulla sua fusione e formazione.
2. Modellazione Multicategoria: Il modello utilizza un approccio multicategoria per rappresentare varie classi di spessore del ghiaccio e entalpia all’interno di una griglia di modellazione. Questo permette di catturare meglio la varietà e la distribuzione del ghiaccio marino in termini di spessore e condizioni termiche, offrendo una rappresentazione più realistica e dettagliata.
3. Dinamica Termica e Meccanica: Il modello TED integra sia la dinamica termica che quella meccanica del ghiaccio marino. Ciò include la modellazione di come il ghiaccio marino cresce, si fonde, si muove e interagisce con le forze ambientali come il vento e le correnti oceaniche. La componente termica considera i processi di scambio di calore tra il ghiaccio, l’acqua e l’atmosfera.
4. Importanza per la Modellazione del Clima: Comprendere e prevedere le dinamiche del ghiaccio marino è fondamentale per la modellazione climatica, specialmente in regioni polari. Il ghiaccio marino influisce significativamente sul bilancio energetico della Terra, riflettendo la luce solare e isolando l’oceano dall’atmosfera. Il modello TED contribuisce a prevedere come questi fattori cambiano in risposta ai cambiamenti climatici.
5. Applicazioni: Il modello TED è utilizzato in vari contesti, come la ricerca sul cambiamento climatico, la previsione del clima, la navigazione marittima artica e la gestione delle risorse marine. Fornisce dati essenziali per comprendere e rispondere alle sfide poste dal riscaldamento globale, specialmente nel contesto della riduzione del ghiaccio marino nelle regioni polari.
6. Integrazione in Modelli Più Grandi: Spesso, il modello TED è integrato in sistemi di modellazione climatica più ampi, come il Pan-Arctic Ice-Ocean Modeling and Assimilation System (PIOMAS), che combina dati e modelli oceanici e di ghiaccio marino per creare simulazioni dettagliate e accurate dell’ambiente polare.

In breve, il modello di ghiaccio marino di distribuzione di spessore e entalpia (TED) è uno strumento essenziale per la ricerca sul ghiaccio marino, offrendo una visione dettagliata e realistica delle dinamiche del ghiaccio in un mondo che sta rapidamente cambiando a causa del cambiamento climatico.

 

[Alessandro 81]

griglia GOCC

La griglia GOCC, acronimo di “Generalized Orthogonal Curvilinear Coordinate” (Coordinate Curvilinee Ortogonali Generalizzate), è un tipo di griglia utilizzata nella modellazione matematica e fisica, in particolare in ambiti come la modellazione oceanografica e climatica. Questo tipo di griglia presenta caratteristiche specifiche che la rendono adatta per modellare fenomeni complessi in ambienti naturali. Ecco alcuni aspetti chiave:

1. Coordinate Curvilinee: A differenza delle griglie cartesiane, che usano linee rette e angoli retti, le griglie GOCC utilizzano coordinate che possono essere curve. Questo permette di adattare la griglia più fedelmente alla forma reale di superfici fisiche complesse, come la superficie terrestre o il fondo oceanico.
2. Ortogonalità: Nonostante la loro natura curva, le linee di coordinate in una griglia GOCC si intersecano ad angoli retti (ortogonalmente). Questa proprietà è fondamentale per semplificare i calcoli matematici, poiché consente di trattare indipendentemente le direzioni lungo le diverse coordinate.
3. Flessibilità nella Modellazione: L’uso di griglie GOCC permette una maggiore flessibilità nella modellazione di regioni geografiche irregolari. Per esempio, possono essere utilizzate per modellare con precisione aree come l’Artico, dove la geometria complessa del mare, del ghiaccio e della terraferma richiede un approccio più adattabile rispetto alle griglie regolari.
4. Alta Risoluzione in Aree Specifiche: Le griglie GOCC possono essere “allungate” o “comprese” per aumentare la risoluzione in aree specifiche di interesse. Questo significa che in aree dove sono necessari dettagli più fini, come zone di intenso movimento del ghiaccio marino o correnti oceaniche, la griglia può avere una maggiore densità di punti.
5. Applicazioni: Questo tipo di griglia è particolarmente utile nella modellazione oceanografica e climatica. Ad esempio, in modelli come il PIOMAS (Pan-Arctic Ice-Ocean Modeling and Assimilation System), una griglia GOCC viene utilizzata per rappresentare con precisione la complessa interazione tra oceano e ghiaccio marino nell’Artico.
6. Vantaggi Computazionali: Le griglie GOCC consentono di effettuare calcoli complessi in modo più efficiente, specialmente quando si utilizzano supercomputer o sistemi di calcolo parallelo. Questo è cruciale nei modelli climatici e oceanografici, dove la gestione di enormi quantità di dati e calcoli intensivi è la norma.

In sintesi, la griglia GOCC è un importante strumento nella modellistica ambientale, fornendo un modo più flessibile e preciso per rappresentare regioni geografiche complesse e per facilitare calcoli accurati in queste aree.

Il modello è annidato in un modo unidirezionale a un POIM globale (GIOMAS)

Il concetto di “annidamento unidirezionale” di un modello regionale (come il PIOMAS) in un modello globale (come il GIOMAS, Global Ice-Ocean Modeling and Assimilation System) è un approccio utilizzato nella modellazione climatica e oceanografica per integrare modelli di diverse scale spaziali. Ecco come funziona:

1. Annidamento di Modelli: Nella modellistica ambientale, l’annidamento si riferisce all’incorporazione di un modello più piccolo o più dettagliato (regionale) all’interno di un modello più grande o meno dettagliato (globale). Questo approccio consente di sfruttare i vantaggi di entrambi i tipi di modelli: la copertura globale e la visione d’insieme fornita dal modello globale, e la risoluzione dettagliata e la specificità del modello regionale.
2. Unidirezionale: Il termine “unidirezionale” indica che l’informazione fluisce solo in una direzione: dal modello globale al modello regionale. Questo significa che il modello regionale riceve dati e condizioni al contorno dal modello globale, ma non influenza il modello globale con i suoi output. In sostanza, il modello globale fornisce un contesto e condizioni ambientali entro cui il modello regionale opera.
3. Esempio con PIOMAS e GIOMAS: Nel caso specifico del PIOMAS (Pan-Arctic Ice-Ocean Modeling and Assimilation System), esso è annidato all’interno del GIOMAS. PIOMAS, essendo un modello focalizzato sull’Artico, riceve informazioni su variabili come correnti oceaniche, temperature, e pressioni atmosferiche dal modello GIOMAS, che copre l’intero globo. Queste informazioni sono utilizzate come condizioni al contorno o come input iniziali per le simulazioni condotte da PIOMAS.
4. Vantaggi: Questo approccio permette di ottenere una maggiore precisione nelle simulazioni regionali senza dover ricalcolare tutto il sistema globale, il che sarebbe molto più dispendioso in termini di tempo e risorse computazionali. Inoltre, consente di studiare processi regionali specifici (come la dinamica del ghiaccio marino nell’Artico) nel contesto di processi globali.
5. Applicazioni: L’annidamento unidirezionale è particolarmente utile in studi di cambiamento climatico, meteorologia e oceanografia, dove i processi regionali sono significativamente influenzati da fattori globali. Fornisce un equilibrio tra dettaglio locale e contesto globale, essenziale per una comprensione accurata dei sistemi ambientali complessi.

In sintesi, il modello PIOMAS annidato unidirezionalmente nel GIOMAS sfrutta i dati e le condizioni fornite dal modello globale per condurre simulazioni dettagliate e specifiche dell’Artico, mantenendo una coerenza con le dinamiche e i processi su scala globale.

 

[Alessandro 81]

Anomalia del Volume del Ghiaccio Marittimo Artico

Il volume del ghiaccio marittimo artico è calcolato usando il Sistema Pan-Artico di Modellazione e Assimilazione Ghiaccio-Oceano (PIOMAS, sviluppato da Zhang e Rothrock nel 2003 presso l’APL/PSC). Le anomalie giornaliere vengono determinate confrontandole con la media giornaliera del periodo 1979-2021, per eliminare le variazioni stagionali. Durante questo intervallo, il ciclo annuale medio del volume del ghiaccio ha mostrato una variazione da 28.000 km³ in aprile a 11.500 km³ in settembre. La linea blu nel grafico rappresenta la tendenza osservata dal 1° gennaio 1979 fino all’ultima data riportata. Le aree colorate indicano la deviazione standard (una e due deviazioni) dei residui dell’anomalia dalla tendenza mostrata in Figura 1, e la deviazione standard dalla media giornaliera del periodo 1979-2017 presentata in Figura 2.

Il grafico mostra come il volume del ghiaccio marino artico si sia modificato nel corso del tempo, rispetto a una media storica. La linea orizzontale segna lo zero, che rappresenta questa media calcolata tra il 1979 e il 2022 per ciascun giorno dell’anno. Il volume del ghiaccio è indicato sull’asse verticale in migliaia di chilometri cubi.

La linea blu che attraversa il grafico mostra la tendenza generale del volume del ghiaccio nel tempo, dal 1979 fino all’ultimo dato disponibile. Questa linea evidenzia una tendenza al ribasso, segnalando che, nel complesso, il volume del ghiaccio marino è diminuito in questo periodo.

Le aree ombreggiate intorno alla linea di tendenza rappresentano le variazioni naturali del volume del ghiaccio, catturando la gamma entro cui i valori hanno oscillato negli anni rispetto alla tendenza. L’area più chiara è quella con la maggiore variazione, che copre due deviazioni standard dalla tendenza, mentre l’area più scura copre una deviazione standard.

Le barre verticali che si vedono in certi punti del grafico sono barre di errore, che forniscono una misura dell’incertezza intorno all’anomalia mensile del volume del ghiaccio. Più lunghe sono queste barre, maggiore è l’incertezza relativa a quel valore.

In sintesi, il grafico ci dice che il volume del ghiaccio marino artico è generalmente diminuito rispetto alla media di lungo termine, con una variabilità significativa da un anno all’altro.

il grafico mostra l’andamento del volume del ghiaccio marino artico su base giornaliera, con una comparazione tra il volume medio annuale e le misurazioni specifiche di ciascun anno dal 2011 al 2022.

Dettagliando il grafico:

• Asse Verticale (Y): Indica la quantità di ghiaccio marino, espressa in migliaia di chilometri cubi (km³). Si estende da 0 a 35.000 km³, offrendo una scala per misurare il volume totale del ghiaccio presente.
• Asse Orizzontale (X): Rappresenta i mesi dell’anno, da gennaio a dicembre. Questo ci permette di vedere come il volume del ghiaccio fluttui con il cambio delle stagioni.
• Linee Colorate: Ogni linea di un colore diverso rappresenta il volume del ghiaccio per un anno specifico dal 2011 al 2022. Queste linee tracciano l’andamento stagionale del ghiaccio, permettendoci di vedere come, in ogni anno, il volume del ghiaccio aumenti e diminuisca in risposta alle stagioni.
• Linea Nera Punteggiata con Punti: Mostra il volume medio di ghiaccio calcolato da PIOMAS dal 1979 al 2020 per ogni giorno dell’anno. Questo serve come una linea di base per confrontare gli altri anni e per osservare come si discostano dalla media storica.
• Aree Ombreggiate: Le due tonalità di grigio indicano una e due deviazioni standard dalla media. Queste aree ci danno un’idea della variabilità attesa intorno alla media; la maggior parte dei dati si dovrebbe trovare all’interno della prima area ombreggiata, con situazioni eccezionali che cadono nella seconda.

Il grafico evidenzia come il volume del ghiaccio marino raggiunga il suo massimo in inverno-primavera e il suo minimo in estate-autunno. Inoltre, possiamo osservare come negli anni recenti il volume del ghiaccio tenda spesso a essere inferiore alla media storica, specialmente nei mesi estivi, suggerendo una riduzione del volume del ghiaccio marino artico nel tempo.

 

[Alessandro 81]

Aggiornamento Annuale

L’aggiornamento annuale ci informa che il 2022 ha registrato una media annuale del volume del ghiaccio marino tra le più basse mai rilevate, classificandosi al nono posto con 14.300 km³. Questo dato si inserisce in un contesto in cui gli ultimi anni hanno mostrato valori simili e vicini tra loro, come illustrato nella Figura 11. Il record per il volume medio annuo più basso è tuttora detenuto dall’anno 2017, con un valore di 12.800 km³.

Il grafico Figura 11 mostra il volume medio annuale del ghiaccio marino artico dal 1980 fino agli anni recenti, utilizzando i dati del PIOMAS.

Analizziamo il grafico nel dettaglio:

• Asse Y (verticale): Questo asse mostra il volume del ghiaccio marino in migliaia di chilometri cubi (km³). I valori partono da circa 10.000 km³ e arrivano fino a circa 25.000 km³. Ogni punto sul grafico rappresenta il volume medio annuale del ghiaccio marino per ciascun anno.
• Asse X (orizzontale): Indica il passare degli anni, da sinistra a destra, a partire dal 1980 fino a poco dopo il 2020.
• Linea con Punti: La linea collega i punti che rappresentano il volume medio annuale del ghiaccio marino per ogni anno. Questa linea dà un’idea visiva di come il volume del ghiaccio è cambiato nel corso degli anni.
• Barre di Errore: Le barre verticali che si estendono da ogni punto danno un senso dell’incertezza o della variabilità delle misurazioni. Più lunghe sono le barre, maggiore è l’incertezza associata a quella misurazione annuale.
• Trend Generale: La linea che si snoda tra i punti mostra una tendenza decrescente nel volume del ghiaccio marino artico nel corso del tempo. La pendenza della linea indica che la diminuzione del volume è stata significativa, soprattutto dopo l’anno 2000.

Il grafico evidenzia quindi una riduzione progressiva del volume del ghiaccio marino artico negli ultimi decenni, con una tendenza al ribasso che indica potenziali impatti legati ai cambiamenti climatici e altre influenze ambientali.

 

[Alessandro 81]

Il grafico Figura 11 mostra il volume medio annuale del ghiaccio marino artico dal 1980 fino agli anni recenti, utilizzando i dati del PIOMAS.

Analizziamo il grafico nel dettaglio:

• Asse Y (verticale): Questo asse mostra il volume del ghiaccio marino in migliaia di chilometri cubi (km³). I valori partono da circa 10.000 km³ e arrivano fino a circa 25.000 km³. Ogni punto sul grafico rappresenta il volume medio annuale del ghiaccio marino per ciascun anno.
• Asse X (orizzontale): Indica il passare degli anni, da sinistra a destra, a partire dal 1980 fino a poco dopo il 2020.
• Linea con Punti: La linea collega i punti che rappresentano il volume medio annuale del ghiaccio marino per ogni anno. Questa linea dà un’idea visiva di come il volume del ghiaccio è cambiato nel corso degli anni.
• Barre di Errore: Le barre verticali che si estendono da ogni punto danno un senso dell’incertezza o della variabilità delle misurazioni. Più lunghe sono le barre, maggiore è l’incertezza associata a quella misurazione annuale.
• Trend Generale: La linea che si snoda tra i punti mostra una tendenza decrescente nel volume del ghiaccio marino artico nel corso del tempo. La pendenza della linea indica che la diminuzione del volume è stata significativa, soprattutto dopo l’anno 2000.

Il grafico evidenzia quindi una riduzione progressiva del volume del ghiaccio marino artico negli ultimi decenni, con una tendenza al ribasso che indica potenziali impatti legati ai cambiamenti climatici e altre influenze ambientali.

la figura mostra le anomalie del volume del ghiaccio marino artico misurate quotidianamente, confrontate con la media del periodo 1979-2022. Ogni linea colorata rappresenta un anno diverso dal 2014 al 2023, come indicato dalla legenda. Ecco come interpretare il grafico:

• Asse Orizzontale (Tempo): Va da gennaio a dicembre, rappresentando l’andamento del volume del ghiaccio marino per ogni giorno dell’anno.
• Asse Verticale (Anomalie del Volume): Mostra l’anomalia del volume del ghiaccio in migliaia di chilometri cubici (1000 km³). Il valore “0” corrisponde alla media del periodo 1979-2022. I valori positivi indicano che il volume del ghiaccio in un dato giorno è maggiore della media storica, mentre i valori negativi indicano un volume inferiore alla media.
• Linee Colorate (Anni): Ogni linea segue l’anomalia del volume del ghiaccio per un anno specifico. Le linee sopra lo zero indicano un volume di ghiaccio maggiore della media, quelle sotto indicano un volume minore.
• Trend Stagionali: Il grafico mostra chiaramente un ciclo stagionale con il volume del ghiaccio che raggiunge il suo minimo in estate (luglio-agosto) e il suo massimo in inverno (marzo-aprile).
• Variazioni Annuali: Comparando le linee degli anni differenti, si può osservare la variabilità annuale e se ci sono tendenze di lungo termine, come una riduzione complessiva del volume del ghiaccio nel corso degli anni.
• Estremi Stagionali: Particolare attenzione va data ai punti più bassi di ogni linea annuale, che indicano il minimo estivo, e ai punti più alti, che indicano il massimo invernale. La distanza di queste punte dall’asse zero dà un’idea di quanto il volume del ghiaccio marino in quei particolari anni fosse insolitamente alto o basso rispetto alla media.

Analizzando il grafico, possiamo cercare di capire se ci sono segni di un declino del volume del ghiaccio marino, che sarebbe consistente con i modelli che prevedono il riscaldamento globale e la riduzione del ghiaccio marino artico. Ad esempio, se la maggior parte delle linee negli anni recenti si trova sotto lo zero durante i mesi estivi, questo suggerirebbe una tendenza verso volumi estivi minori del ghiaccio marino rispetto al passato.

 

[Alessandro 81]

La figura 6 rappresenta un’analisi dell’anomalia dello spessore del ghiaccio marino nel mese di novembre 2023 rispetto alla media del periodo 2011-2022. L’anomalia è la differenza tra lo spessore osservato in un dato momento e la media di riferimento.

Di seguito una spiegazione più dettagliata sulla Figura 6:

1. Tipo di Dati: La mappa mostra dati di anomalia, che significa che illustra la differenza tra lo spessore del ghiaccio marino misurato a novembre 2023 e la media di spessore registrata da 2011 a 2022 per lo stesso mese. L’anomalia è calcolata come lo spessore del 2023 meno la media del periodo di riferimento.
2. Scala di Colore: La scala di colore sulla destra funziona come una legenda. Indica l’entità dell’anomalia in metri. I colori caldi (rosso-arancione) rappresentano valori positivi, dove lo spessore del ghiaccio è maggiore rispetto alla media. I colori freddi (blu) rappresentano valori negativi, dove lo spessore del ghiaccio è minore rispetto alla media.
3. Interpretazione dei Colori:
   • Le zone in tonalità di blu indicano aree dove il ghiaccio è più sottile rispetto alla media storica, con varie intensità a seconda del tono di blu. Ad esempio, un blu chiaro può indicare una piccola anomalia negativa, mentre un blu scuro indica una grande anomalia negativa.
   • Le zone in tonalità di rosso indicano aree dove il ghiaccio è più spesso rispetto alla media storica, anche qui con intensità variabili.
4. Distribuzione Geografica: La mappa è centrata sul Polo Nord, con il continente europeo nella parte inferiore destra, la Siberia nella parte inferiore centrale e il Canada e la Groenlandia nella parte inferiore sinistra. Le anomalie sono distribuite in modo diverso attraverso il Polo Nord, indicando variazioni regionali nello spessore del ghiaccio.
5. Importanza: Questa mappa può essere usata per analizzare gli impatti del cambiamento climatico sull’Artico. Le anomalie negative (aree blu) possono indicare regioni dove il ghiaccio marino si sta assottigliando, che può essere un segnale di temperature più elevate. Al contrario, le anomalie positive (aree rosse) possono indicare condizioni più fredde o cambiamenti nella circolazione oceanica che portano a un accumulo di ghiaccio.
6. Uso dei Dati: I dati come questi sono essenziali per la ricerca climatica, poiché aiutano a capire come e dove il clima sta cambiando. Possono anche informare la navigazione marittima nell’Artico e influenzare la comprensione degli habitat marini e dei modelli meteorologici.

Questa mappa quindi fornisce informazioni vitali non solo per la scienza climatica ma anche per le comunità che dipendono dagli ambienti marini e per la politica globale sul cambiamento climatico.

 

[Gabriele14]

Mi permetto di scrivere su questo thread per ravvivare una discussione tanto interessante quanto spesso trascurata. Oggi mi pare opportuno sottolineare l'ottima performance del ghiaccio artico, che con il valore di 12.964.000 km2 al 29 dicembre raggiunge la massima estensione della calotta in questa data negli ultimi 20 anni (pari merito con il 2014). Per trovare un anno "migliore" dobbiamo risalire al 2003, un anno che, come suggerisce l'analisi dei grafici, sembra un anno scalino, visto che prima di quella data troviamo sistematicamente valori più alti, rendendo il periodo dal 2004 in poi quello in cui si contano tutti i record negativi che di volta in volta richiamiamo parlando di artico. Premetto che lo studio dei ghiacci polari mi affascina e avrei molti interrogativi, ma sarebbe interessante capire quali possano essere stati fino in fondo le motivazioni di un cambio di passo in negativo negli ultimi venti anni (e anche prima, se consideriamo le medie degli anni 70/80). Per concludere, sarà interessante alla fine di questa stagione, se non ci saranno stati stratcooling, vedere se si potrà tornare sui 15 milioni di km2 di estensione massima, per capire se possa esserci un'inversione di tendenza, e soprattutto analizzare la media dello spessore, fondamentale per porre basi solide per il futuro.

 

[SnowKnight85]

Se può essere utile c'è una paginetta che da un colpo d'occhio rispetto anche alla media 1981/2010:

Estensione ghiacci regione artica

 

[Marcomid]

Mi permetto di scrivere su questo thread per ravvivare una discussione tanto interessante quanto spesso trascurata. Oggi mi pare opportuno sottolineare l'ottima performance del ghiaccio artico, che con il valore di 12.964.000 km2 al 29 dicembre raggiunge la massima estensione della calotta in questa data negli ultimi 20 anni (pari merito con il 2014). Per trovare un anno "migliore" dobbiamo risalire al 2003, un anno che, come suggerisce l'analisi dei grafici, sembra un anno scalino, visto che prima di quella data troviamo sistematicamente valori più alti, rendendo il periodo dal 2004 in poi quello in cui si contano tutti i record negativi che di volta in volta richiamiamo parlando di artico. Premetto che lo studio dei ghiacci polari mi affascina e avrei molti interrogativi, ma sarebbe interessante capire quali possano essere stati fino in fondo le motivazioni di un cambio di passo in negativo negli ultimi venti anni (e anche prima, se consideriamo le medie degli anni 70/80). Per concludere, sarà interessante alla fine di questa stagione, se non ci saranno stati stratcooling, vedere se si potrà tornare sui 15 milioni di km2 di estensione massima, per capire se possa esserci un'inversione di tendenza, e soprattutto analizzare la media dello spessore, fondamentale per porre basi solide per il futuro.

Naturalmente ci auguriamo che di raggiungere estensioni maggiori anche se per l’inversione di tendenza serve ben altro che un inverno positivo. In più c’è da sottolineare che al fine dello scioglimento dei ghiacci, quello che conta di più è l’estate. Meglio un inverno anonimo e un’estate poco calda, che un inverno gelido e un’estate torrida, ai fini del conservamento dei ghiacci

 

[Gabriele14]

Se può essere utile c'è una paginetta che da un colpo d'occhio rispetto anche alla media 1981/2010:

Estensione ghiacci regione artica

Grazie mille, pagina interessante. Io invece prendo i dati da qua https://nsidc.org/arcticseaicenews/charctic-interactive-sea-ice-graph/

 

[Gabriele14]

Naturalmente ci auguriamo che di raggiungere estensioni maggiori anche se per l’inversione di tendenza serve ben altro che un inverno positivo. In più c’è da sottolineare che al fine dello scioglimento dei ghiacci, quello che conta di più è l’estate. Meglio un inverno anonimo e un’estate poco calda, che un inverno gelido e un’estate torrida, ai fini del conservamento dei ghiacci

Sono assolutamente d'accordo con te, motivo per cui chiudevo la mia riflessione ponendo attenzione sullo spessore, il dato che mi interesserà di più alla fine della stagione. Il mio vuole essere un auspicio, ben consci del periodo climatico in cui viviamo. In tal senso sarebbe importante, come giustamente dici, evitare di "disperdere" un'eventuale buona stagione fredda con l'ennesima estate fuori scala, sempre parlando delle alte latitudini.

 

[SnowKnight85]

Grazie mille, pagina interessante. Io invece prendo i dati da qua https://nsidc.org/arcticseaicenews/charctic-interactive-sea-ice-graph/

Esatto è il grafico che rendo disponibile qui

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