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Studio pilota su Risorse idriche nella zona Himalaya-Karakorum (HKKH) e interazione fra monsone e perturbazioni delle medie latitudini

La regione dell’Hindu Kush-Karakorum Himalaya (HKKH) è chiamata il “Terzo Polo" del nostro pianeta per l‘enorme quantità di ghiacciai che essa ospita. La regione comprende le sorgenti di molti importanti bacini fluviali che portano acqua a più di un miliardo di persone nel sud-est asiatico. Per questo motivo, la comprensione dei cambiamenti, in atto e previsti, nel ciclo idrologico in queste aree di alta quota è della massima importanza. La precipitazione è una delle variabili climatiche cruciali per affrontare questo tipo di indagine.

Lo studio pilota qui descritto è dedicato all'utilizzo di dati sia osservativi sia provenienti da modelli di clima, utilizzati per analizzare il ciclo annuale medio della precipitazione in HKKH, i trend a lungo termine e i cambiamenti previsti per il futuro, e per studiare in dettaglio l’interazione tra i due pattern principali di circolazione che influenzano la climatologia (quantità, la distribuzione e la stagionalità) della precipitazione in questa regione: le perturbazioni occidentali delle medie latitudini e la circolazione tropicale monsonica.

Fig 1: Media multi-annuale (1998-2007) della precipitazione invernale (Dicembre-Aprile) nella regione compresa tra 69°- 95°E e 23°-39°N, ottenuta dall’analisi dei dataset APHRODITE, CRU, GPCC, TRMM, GPCP, ERA-Interim e del modello EC-Earth (Palazzi et al., 2013)

In un primo lavoro (Palazzi et al., 2013) abbiamo analizzato la precipitazione in HKKH utilizzando vari dataset osservativi, la rianalisi globale ERA-Interim e i dati di un modello globale di clima (GCM), EC-Earth, le cui simulazioni sono state realizzate presso ISAC-CNR (vedere ad esempio Figura 1). Per quanto riguarda le osservazioni, sono stati presi in considerazione dataset grigliati di precipitazione, ottenuti dall’interpolazione di dati di stazioni al suolo (APHRODITE, CRU, e GPCC), dati satellitari (TRMM), e un dataset che combina l’informazione al suolo con dati satellitari (GPCP). Sono state identificate due specifiche sotto-regioni dell’HKKH sottoposte a diversi regimi prevalenti di circolazione che danno luogo a diverse climatologie di precipitazione (e che in parte spiegano anche le diverse dinamiche glaciali): HKK a ovest (Hindu-Kush Karakorum) e Himalaya a est. Specificatamente, abbiamo analizzato la climatologia del ciclo annuale della precipitazione (ove possibile, distinguendo i contributi pioggia-neve), la variabilità interannuale e i trend a lungo termine nelle due sotto-regioni. I vari dataset osservativi sono stati confrontati tra loro mettendone in evidenza bias, criticità o punti di forza. Il modello EC-Earth è stato valutato e validato nella regione HKKH mediante confronto con i dataset osservativi e con la rianalisi in un periodo storico comune a tutti i datasets. Il modello è stato utilizzato anche per analizzare i trend futuri di precipitazione nelle due sotto-regioni in due diversi scenari di emissioni definiti dall’IPCC (RCP 4.5 e RCP 8.5, anche usati nell’ultimo Assessment Report, AR5).

In un secondo lavoro di carattere principalmente modellistico (Palazzi et al., 2014), abbiamo analizzato l’output delle simulazioni storiche (1850-2005) e di scenario (2006-2100) di 32 modelli climatici che hanno partecipato all’esperimento CMIP5 (Climate Model Intercomparison Project Phase 5). Per valutare le prestazioni dei modelli nel periodo storico abbiamo utilizzato i due dataset di precipitazione più lunghi tra quelli già impiegati nel precedente lavoro, CRU e GPCC, entrambi caratterizzati da una risoluzione temporale mensile e spaziale di 0.5°. Anche in questo caso, abbiamo analizzato cicli annuali di precipitazione e le tendenze a lungo termine, valutando lo spread dei modelli rispetto alla loro media (multi-model mean). Abbiamo quindi analizzato i cambi futuri di precipitazione (sia in un futuro più vicino che a fine secolo) rispetto al presente, nei due scenari di emissione e nelle due sotto-regioni definite nel precedente studio. Un risultato interessante è stato osservare che la risposta dei modelli in termini ad esempio di ciclo annuale medio, è più omogenea nella regione Himalayana dove i modelli riproducono cicli annuali unimodali, con un picco estivo anche se con distribuzioni di ampiezze e intensità diverse. Il disaccordo (spread) tra i modelli CMIP5 è maggiore nella regione HKK, soprattutto per quanto riguarda la rappresentazione dela pioggia in estate. Abbiamo effettuato una analisi per cluster allo scopo di definire quanti tipi diversi di distribuzioni annuali di precipitazione sono simulati in HKK e quali sono le loro caratteristiche dei modelli che danno luogo a tali possibili distribuzioni. Un esempio di analisi per cluster è mostrato in Figura 2.

Fig 2: Ciclo annuale medio di precipitazione in HKK simulato dai modelli appartenenti ai 4 cluster identificati. L’area grigia rappresenta l’intervallo di variabilità dei modelli, la linea nera la loro media, le linee rosa e verde le osservazioni CRU e GPCC, rispettivamente (Palazzi et al., 2014, articolo in revisione).

In un terzo lavoro infine (Filippi et al., 2014) è stato più incentrato sull’analisi di meccanismi, e in particolare sul controllo sinottico della precipitazione in HKK. I western weather patterns, venti occidentali delle medie latitudini, sono i principali responsabili dell’accumulo stagionale di neve nella regione del Karakorum e dell’Himalaya occidentale e quindi rappresentano una riserva di acqua fondamentale per la regione e per la maggior parte dei bacini fluviali dell’area. La “North Atlantic Oscillation” (NAO), uno dei principali pattern di teleconnessione atmosferici, è stata identificata come uno dei fattori che hanno un effetto importante sulla precipitazione invernale e primaverile nell’area del Karakorum (Syed et al., 2006; Yadav et al., 2009). Diversi studi hanno mostrato che, in questa regione, la precipitazione invernale e la NAO sono correlate, dando luogo a valori di precipitazione più alti (bassi) della norma durante gli anni di NAO positiva (negativa), come si vede dal pattern di correlazione mostato in Figura 3. Obiettivo della nostra ricerca è stato quello di identificare quali sono i processi che danno luogo ai pattern osservati di correlazione tra NAO e precipitazione invernale in Karakorum, e quali sono state le variazioni multi-decadali di questa correlazione nell'ultimo secolo.

Fig3: Coefficienti di correlazione tra l’indice NAO e la precipitazione invernale fornita da (a) GPCC, (b) CRU, (c) APHRODITE e (d) ERA40. Le regioni grigie sono quelle in cui la correlazione non è statisticamente significativa al 95% di confidenza. Il cerchietto verde identifica l’area di correlazioni positive su cui si focalizza principalmente il nostro studio (Filippi et al., 2014, articolo in revisione).

  • Palazzi, E., von Hardenberg, J., & Provenzale, A. (2013). Precipitation in the hindu-kush karakoram himalaya: Observations and future scenarios. Journal of Geophysical Research D: Atmospheres, 118(1), 85-100
  • Palazzi E., J. von Hardenberg, S. Terzago, A. Provenzale (2014). Precipitation in the Karakoram- Himalaya: A CMIP5 view. Accepeted for publication, Climate Dynamics
  • Filippi, L., E. Palazzi, J. von Hardenberg, A. Provenzale (2014). Multi-decadal variations in the relationship between NAO and winter precipitation in the Hindu-Kush Karakoram. Accepted for publication, Journal of Climate