Stazione meteorologica automatica sul Ross Ice Shelf, dotato di un profondimetro acustico Campbell Scientific SR50, che misura la distanza dalla superficie della neve dalla velocità degli impulsi sonici riflessi. Credito:Minghu Ding
A causa del suo enorme volume, la calotta glaciale antartica ha il potenziale per causare un aumento del livello del mare su scala globale. Non solo quello, ma è anche strettamente intrecciata con molti aspetti importanti del sistema Terra-atmosfera, come il ciclo globale dell'acqua, il ciclo termico atmosferico, temperatura e salinità dell'oceano, e la circolazione oceanica. Così, Il cambiamento climatico antartico e la variabilità della massa di ghiaccio sono emersi come questioni chiave di preoccupazione in molti studi recenti.
Però, le misurazioni del bilancio di massa della calotta glaciale non sono sufficientemente accurate, non da ultimo a causa della scarsità di misurazioni in situ e satellitari sull'Antartico a causa dei suoi ambienti ostili. Così, l'Antarctic Mesoscale Prediction System (AMPS) è uno strumento chiave per studiare le precipitazioni nella regione. Inoltre, i dati generati da AMPS saranno utilizzati più ampiamente se dimostrato di resistere a un attento esame.
Per valutare le prestazioni di AMPS in termini di precipitazioni, Yihui Liu—uno studente di Master presso la Shandong Normal University, ha analizzato i cambiamenti dell'accumulo di neve in nove stazioni meteorologiche automatiche (AWS) sulla Ross Ice Shelf, Antartide, dal 2008 al 2015. I risultati sono pubblicati in Progressi nelle scienze dell'atmosfera (Liu et al., 2017).
Lo studio ha rilevato che il numero di eventi di accumulo di neve variava da una stazione all'altra durante il periodo di studio, dimostrando così la dipendenza geografica. La variabilità interannuale dell'accumulo di neve era troppo elevata per determinarne la stagionalità sulla base delle osservazioni AWS e della copertura temporale limitata.
Il confronto tra le misurazioni dell'altezza della neve AMPS e AWS ha mostrato che circa il 28% degli eventi AWS è stato riprodotto da AMPS. Per di più, è stata trovata una correlazione significativa tra le dimensioni degli eventi coincidenti AMPS e AWS in cinque stazioni. I risultati suggeriscono che AMPS ha una certa capacità di rappresentare eventi di precipitazioni reali.
