I ricercatori sono da tempo perplessi dal raffreddamento osservato nel Pacifico tropicale orientale e nell’Oceano Antartico, associato al riscaldamento globale. I modelli climatici esistenti non sono riusciti a cogliere questo pattern. Presso il Max Planck Institute for Meteorology, i ricercatori hanno compiuto un significativo passo avanti verso la risposta: utilizzando una nuova generazione di modelli climatici più fisici, hanno dimostrato la prima rappresentazione efficace della tendenza osservata in una simulazione climatica e hanno fornito una spiegazione dei meccanismi sottostanti. Il fenomeno nel Pacifico ha lasciato perplessi i climatologi di tutto il mondo per oltre un decennio: mentre il riscaldamento globale progredisce e le temperature aumentano quasi ovunque nel mondo, il Pacifico tropicale orientale e il settore pacifico dell’Oceano Antartico si sono raffreddati negli ultimi 45 anni.
I modelli climatici tradizionali, come quelli utilizzati nel Coupled Model Intercomparison Project (CMIP), e i cui risultati sono incorporati nei rapporti dell’Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), non riescono a rappresentare questa caratteristica. Sebbene la comunità di ricerca sul clima abbia avanzato diverse ipotesi, fino ad ora mancava una spiegazione valida per il pattern osservato.
I pattern della temperatura superficiale del mare (SST) nel Pacifico tropicale influenzano non solo il clima regionale, ma anche l’entità complessiva del riscaldamento globale. Pertanto, l’incapacità di riprodurre il trend storico ha sollevato dubbi sull’affidabilità delle previsioni climatiche a breve termine a livello globale, per non parlare dei pattern regionali di riscaldamento cruciali per guidare l’adattamento. Pertanto, il “puzzle del Pacifico” è stato identificato dal World Climate Research Program come una delle sfide più urgenti della climatologia.
I ricercatori del Max Planck Institute for Meteorology (MPI-M) hanno recentemente raggiunto un risultato fondamentale che apre una prospettiva di soluzione. Utilizzano un modello climatico la cui risoluzione senza precedenti di 5km nell’oceano e 10km nell’atmosfera consente di rappresentare in modo più fisico i processi di base, e sono riusciti a riprodurre con successo per la prima volta il pattern delle SST osservato nel Pacifico.
Il team, guidato dalla direttrice dell’MPI-M Sarah Kang, ha anche fornito una spiegazione approfondita dei meccanismi fisici responsabili del raffreddamento osservato. L’analisi è stata parte di un progetto che ha coinvolto tutti i dipartimenti dell’istituto. “È stato un progetto collaborativo fantastico ed efficiente tra modellisti, ricercatori atmosferici e oceanografi, e il risultato è eccezionale”, afferma Kang.
Lo studio è stato pubblicato sulla rivista Proceedings of the National Academy of Sciences.
I vortici cruciali per rappresentare il raffreddamento dell’Oceano Australe
I vortici oceanici di mesoscala, di poche decine di chilometri di dimensioni, sono onnipresenti nell’Oceano Australe e svolgono un ruolo chiave nel trasporto di calore verso i poli, ma non sono rappresentati dai modelli CMIP a risoluzione più grossolana. Al contrario, i vortici sono rappresentati esplicitamente nel modello ICON utilizzato nello studio MPI-M, grazie alla sua spaziatura della griglia di 5km nell’oceano. Sotto la superficie oceanica, questi vortici trasportano il calore verso i poli attraverso la Corrente Circumpolare Antartica (ACC), che separa il Pacifico dall’Oceano Australe.
La simulazione mostra che, poiché l’Oceano Antartico è esposto a un’atmosfera in riscaldamento, il trasporto di calore verso i poli attraverso i vortici attraverso l’ACC si indebolisce. Allo stesso tempo, il calore in eccesso fornito dall’atmosfera viene rapidamente trasportato dall’ACC verso altri bacini. In definitiva, questa interazione dinamica raffredda i primi 2.000 metri di acqua nel settore pacifico dell’Oceano Antartico e causa lo spostamento dell’ACC verso nord, espandendo così l’area oceanica coperta dalle acque polari.
Il raffreddamento viene trasmesso al Pacifico subtropicale attraverso la sua connessione tramite percorsi sia oceanici che atmosferici dall’Oceano Antartico. Ciò rafforza l’anomalia di alta pressione già esistente al largo delle coste sudamericane. Di conseguenza, gli alisei da sud-est che soffiano da lì verso l’equatore si intensificano, raffreddano la superficie del mare attraverso l’evaporazione e creano bassi stratocumuli che riflettono la radiazione solare in arrivo, contribuendo a un ulteriore raffreddamento.
Feedback delle nubi sufficientemente forte
Questo feedback delle nubi è sufficientemente forte solo in pochi modelli CMIP. In ICON, è sufficientemente forte da amplificare il raffreddamento del Pacifico tropicale orientale a una magnitudo realistica. La griglia più fine di ICON gioca un ruolo importante in questo, poiché consente ampiezze maggiori nelle singole celle della griglia rispetto alle griglie più grossolane, in cui i valori vengono mediati su un’area più ampia.
Inoltre, il rilievo delle Ande sudamericane è meglio rappresentato, consentendo al modello di simulare meglio gli effetti delle montagne nello schermare le acque fredde dal flusso orientale sull’Amazzonia e consentendo una migliore rappresentazione dei sistemi eolici costieri, tutti fattori che dovrebbero supportare la formazione di nubi basse nel modello.
Ci si aspettava che un modello ad alta risoluzione come ICON avrebbe dato un contributo significativo alla risoluzione del puzzle del Pacifico, poiché la rappresentazione dei vortici oceanici di mesoscala e il feedback delle nubi svolgono un ruolo fondamentale. Ora una simulazione ad alta risoluzione può essere realizzata tecnicamente, grazie a progetti europei come European Eddy-Rich Earth System Models (EERIE) e Next Generation Earth Model Systems (nextGEMS), nonché al progetto WarmWorld.
“Sebbene la modellazione ad alta risoluzione non sia la soluzione a tutto, rivela un meccanismo precedentemente inaccessibile derivante da processi non rappresentati esplicitamente dai modelli CMIP“, afferma Kang. Secondo gli autori, il passo successivo è determinare quali caratteristiche del modello ICON determinino questo miglioramento e se offrano nuovi spunti per le proiezioni future.