Una primavera a testa in giù

Nella primavera del 2022, e non solo, l’Anticiclone di blocco è stato il protagonista della circolazione atmosferica sull’Italia, sfiorando il record di presenza stagionale e contribuendo ampiamente ad aggravare il deficit idrico sulle regioni settentrionali. Con 11 giorni in meno di presenza rispetto all’anno scorso, quest’anno è rimasto molto più defilato, lasciando spazio all’anticiclone nordafricano, di una settimana più frequente rispetto alla media dell’ultimo ventennio, e a numerose irruzioni nel Mediterraneo di aria fresca di origine atlantica.

Per compiere questa analisi, abbiamo applicato una tecnica di classificazione delle configurazioni della circolazione atmosferica conosciuta come “Weather Typing”, realizzata sfruttando le capacità di apprendere, riconoscere e classificare di SOM (Self Organizing Map), un tipo di rete neurale artificiale ad apprendimento non supervisionato. Abbiamo così identificato sull’Italia dodici pattern, che possiamo definire “Tipi di Circolazione” (TC), ricostruito e analizzato la loro sequenza giornaliera dalla fine del 2002 e verificato oggettivamente l’accuratezza di cinque modelli globali di previsione meteorologica nel prevederne la variabilità nel breve-medio termine. In questo approfondimento qui potete trovate spiegazioni più dettagliate.

La figura 1 mostra la configurazione della pressione a livello del mare e del geopotenziale a 500 hPa dei dodici Tipi di Circolazione identificati da SOM per il dominio geografico in esame, centrato sull’Italia, nonché la loro posizione all’interno della mappa creata dalla rete neurale: la proiezione in 2D della distribuzione dei TC creati da SOM nello spazio, posizionandoli, a partire da TC1, tanto più vicini fra loro quanto più con caratteristiche simili.

Fig. 1 – Configurazioni della pressione al livello del mare (sinistra) e del geopotenziale a 500 hPa (destra) dei dodici Tipi di Circolazione (TC) identificati da SOM. I dati sono standardizzati. I colori dal verde al viola rappresentano i valori positivi (“alta pressione”), i colori dal bianco al blu i valori negativi (“bassa pressione”). Crediti Meteo Expert – IconaClima

In base alla caratteristica circolatoria prevalente, a ciascun TC è stato assegnato un nome identificativo (vedi tabella 1).

La primavera del ventennio 2003-2022: TC9-Anticiclone di blocco direttore d’orchestra dei dodici tipi di circolazione

Presente mediamente per circa 15 giorni, nell’ultimo ventennio TC9-Anticiclone di blocco è stato il tipo di circolazione più frequente durante la primavera, con una presenza solo leggermente inferiore rispetto alla stagione invernale (figura 2). Si tratta del TC più persistente, che vede una vasta area di alta pressione isolare dal flusso occidentale una depressione alle basse latitudini, “bloccata” nella stessa posizione per diversi giorni consecutivi, e associata all’afflusso sulle nostre regioni, specie centro-meridionali, di aria artica continentale, in ingresso nel Mediterraneo attraverso i Balcani.

Fig.2 – Numero medio di giorni di presenza primaverile (primavera meteorologica) di ciascun Tipo di Circolazione (TC) nel ventennio 2003-2022. Crediti Meteo Expert – IconaClima

Frequente in primavera quanto in inverno, TC1-Maestrale è invece associato all’irruzione nel Mediterraneo di aria fredda proveniente dal Nord Atlantico ed è spesso responsabile dell’innesco di venti di Föhn sul Nordovest dell’Italia, caratteristica che condivide con TC2 – Depressione Egeo e, per il settore alpino centrale, anche con TC5 – Depressione Ionio. Gli altri due TC presenti mediamente per almeno 10 giorni, TC8 – Scirocco e TC4-Depressione ligure, sono tipici delle stagioni intermedie e potenzialmente i più piovosi per l’Italia, associati allo sviluppo di una depressione sul Mediterraneo occidentale e allo scorrimento di aria mite e umida sul gran parte delle nostre regioni.

Come durante l’inverno, in primavera TC9-Anticiclone di blocco nel ventennio ha mostrato una forte variabilità tra un anno e l’altro (figura 3), con stagioni caratterizzate da frequenza molto elevata, come nel 2003, 2007, 2011, 2017, 2020 e 2022, alternate a stagioni con frequenza molto più bassa, prossima o inferiore a 10 giorni. La variabilità di TC1-Maestrale ha invece sempre oscillato entro un range relativamente ristretto.

Fig.3 – Numero di giorni di presenza e tendenza lineare di TC9-Anticiclone di blocco (lilla) e TC1-Maestrale (nero) nelle stagioni primaverili dal 2003 al 2022. Crediti Meteo Expert – IconaClima

I trend più accentuati dell’ultimo ventennio mostrano un aumento della frequenza primaverile proprio dei “freddi“ TC9-Anticiclone di blocco e TC1-Maestrale, ma si tratta di tendenze statisticamente non significative.

La primavera del 2023

La tabella 1 mostra il numero di giorni di presenza di ciascun Tipo di Circolazione nella primavera meteorologica (1 marzo – 31 maggio) del 2022 e in quella del 2023. L’anno scorso, TC9-Anticiclone di blocco è risultato il pattern dominante, sfiorando il record di presenza stagionale e contribuendo ad aggravare il deficit idrico sulle regioni settentrionali. Con 11 giorni in meno di presenza rispetto al 2022, quest’anno TC9 è rimasto molto più defilato e prossimo alla sua media stagionale, mentre sono state più frequenti configurazioni associate all’irruzione nel Mediterraneo di masse d’aria di origine atlantica, come TC1-Maestrale, TC2-Depressione Egeo e TC3-Depressione Padana, TC1 mai così frequente, durante la primavera, dopo il record di 22 giorni del 2021 e i 18 giorni del 2010. Al contrario, per la prima volta dal 2003, TC8-Scirocco è risultato quasi assente in primavera.

Tab. 1 – Numero di giorni di presenza di ciascun Tipo di Circolazione nella primavera meteorologica 2022 (verde) e nella stagione 2023 (lilla). Crediti Meteo Expert – IconaClima

La figura 4 mostra le anomalie della frequenza dei dodici TC rispetto alla media stagionale del ventennio 2003-2022 ed evidenzia bene la marcata differenza tra la primavera del 2022 e quella da poco conclusa. In particolare, per il 2023 spiccano la notevole anomalia negativa di TC8-Scirocco (-10 giorni, pari al 91 % di giorni in meno) e l’anomalia positiva di TC11-Anticiclone Nordafricano (+ 7 giorni, pari al 90 % di giorni in più). Se per trovare una primavera molto simile a quella del 2022, in termini di frequenza dei tipi di circolazione, è sufficiente andare indietro nel tempo di due anni, al 2020, per trovare una primavera relativamente simile a quelle del 2023 bisogna spingersi fino al 2015.

Fig. 4 – Anomalie della frequenza di ciascun Tipo di Circolazione (TC) nella primavera meteorologica 2022 (sinistra) e in quella 2023 (destra), rispetto alla media stagionale del ventennio 2003-2022. Crediti Meteo Expert – IconaClima.

La presenza primaverile di TC9-Anticiclone di blocco quest’anno è stata inaspettatamente tardiva, a fine stagione (figura 5), e non, come di consueto, il naturale prolungamento della circolazione tipica invernale nella prima parte della stagione successiva. Questo pattern si è infatti manifestato con buona persistenza solo negli ultimi dieci giorni di maggio, in coda al periodo più perturbato dell’intera stagione, che ha visto protagonisti soprattutto TC4-Depressione Ligure e TC1-Maestrale. Configurazioni anticicloniche di matrice africana, in particolare TC11-Anticiclone Nordafricano, alternate a frequenti irruzioni nel Mediterraneo di aria fresca di origine atlantica (TC1, TC2 e TC3), hanno invece dipinto il quadro della primavera 2023 tra il 7 marzo e il 6 maggio.

Fig. 5 – Serie giornaliera dei dodici tipi di circolazione (TC) osservati alle 12 UTC durante la primavera meteorologica 2022 (cerchi lilla) e delle precipitazioni medie cadute sull’intero territorio italiano (istogramma). Il dato di precipitazione è ottenuto elaborando dati grigliati ad alta risoluzione spazio-temporale derivati dai rilievi della rete di stazioni MeteoNetwork, integrati con stime satellitari (GPM, https://www.nasa.gov/mission_pages/GPM/main/index.html). Crediti Meteo Expert – IconaClima

ECMWF vs GFS: la performance dei modelli di previsione meteorologica

Quale modello di previsione meteorologica è riuscito a prevedere con maggiore accuratezza l’evoluzione della circolazione atmosferica nel breve e medio termine? Quali configurazioni e situazioni sono state previste meglio, e quali hanno invece messo in difficoltà i modelli?
Per rispondere a queste domande possiamo affidarci alla misura della distanza (e quindi della “similarità”) tra TC nella mappa 2D elaborata dalla rete neurale: tanto più due TC sono vicini fra loro nella mappa, tanto più sono tra loro simili. Con buona approssimazione è così possibile ottenere la distanza tra TC previsto e TC osservato, ed esprimere il grado di qualità della previsione in termini di scostamento dalla condizione di errore massimo possibile. Avremo dunque una qualità della previsione del 100 % quando il TC previsto e il TC osservato coincidono, quindi la loro distanza sulla mappa di SOM è pari a zero.
La figura 6 mostra la qualità giornaliera della previsione del modello europeo ECMWF e di quello americano GFS, sia per il breve termine (+24 ore di previsione), sia per il più lungo termine disponibile (+168 ore di previsione, una settimana). Nel breve termine la performance dei due modelli globali è stata perfetta, a parte pochi errori, di cui l’unico comune ad entrambi occorso il 15 maggio, in occasione del delicato momento della transizione dal caldo e persistente TC4-Depressione Ligure al freddo e tempestoso TC1-Maestrale, che ha aperto il sipario sulla seconda alluvione in Emilia Romagna.

Fig. 6 – Qualità giornaliera della previsione del Tipo di Circolazione elaborata dal modello europeo ECMWF (rosso) e dal modello americano GFS (blu), nel breve termine (+24 ore di previsione, in alto) e nel più lungo termine disponibile (+168 ore di previsione, in basso). La qualità è attenuta mediante la misura della distanza sulla mappa creata dalla rete neurale SOM tra le configurazioni osservate e quelle previste, ed è espressione di quanto la previsione del modello si allontana dalla condizione di errore massimo possibile. Crediti Meteo Expert – IconaClima

Le previsioni per il medio termine (+168 ore) hanno naturalmente messo a dura prova l’abilità dei modelli, che sono riusciti a produrre previsioni perfette in meno della metà dei giorni: nel 40 % ECMWF, nel 34 % GFS. Malgrado ciò, GFS in diverse occasioni ha commesso errori meno gravi di ECMWF, come tra il 19 e il 21 aprile, tra i giorni più critici per entrambi i modelli, non in grado di prevedere adeguatamente lo sviluppo di una depressione sul Mediterraneo occidentale con una settimana di anticipo. Pur confermando la sua nota abilità a prevedere i cicli di vita di TC9-Anticiclone di blocco con largo anticipo, ECMWF si è dunque ritrovato a pari livello o superato da GFS con quasi tutti i pattern della circolazione atmosferica (figura 7) proprio con le previsioni oltre + 96 ore, solitamente il suo punto di forza.

Fig. 7 – Qualità della previsione dei dodici Tipi di Circolazione, a breve termine (+24 ore, a sinistra) e a medio termine (+168 ore), per ECMWF (rosso) e GFS (blu). Crediti Meteo Expert – IconaClima

La tecnica del “Weather Typing” non si esaurisce qui: esistono molte altre applicazioni. Essa, ad esempio, può aiutare a studiare l’abilità dei modelli a prevedere alcuni parametri meteorologici, come la temperatura e la pioggia, in situazioni diverse, e può essere impiegata per correggere la previsione in funzione del tipo di circolazione, migliorando la performance del modello: alcune delle applicazioni che Meteo Expert sta sviluppando.

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