(a) Orografia dell'area studiata, (b) Intensità delle precipitazioni giornaliere estreme in tutto il dominio. Credito:Mastrantonas et al, 2020
Un nuovo studio identifica nove modelli meteorologici specifici su larga scala che influenzano le precipitazioni estreme nel Mediterraneo. Fare uso di questa connessione tra estremi localizzati e variabilità meteorologica su larga scala può aiutare a prevedere meglio le forti piogge fino a tre settimane prima. I ricercatori del Centro europeo per le previsioni meteorologiche a medio termine (ECMWF, UK) e TU Bergakademie Freiberg (Germania) hanno presentato i loro risultati nell'attuale numero del Giornale internazionale di climatologia.
Le precipitazioni estreme hanno conseguenze devastanti per le società e le economie. Le località del Mediterraneo sono spesso interessate da tali eventi, provocando frane e alluvioni. "È, però, estremamente difficile prevedere con molti giorni di anticipo quando e dove si verificheranno esattamente forti piogge. Così, i ricercatori si sforzano di sviluppare nuovi strumenti per prevedere meglio i fenomeni meteorologici estremi consentendo allerta precoce e adeguate strategie di mitigazione, " spiega il primo autore Nikolaos Mastrantonas, che ha svolto lo studio come Ph.D. studente all'interno del progetto di ricerca CAFE finanziato dall'UE.
Imparare dal passato per illuminare il futuro
I ricercatori hanno analizzato i dati meteorologici dal 1979 ad oggi, raggruppando il tempo quotidiano in nove modelli di caratteristiche atmosferiche distinte sul Mediterraneo. Lo studio mostra che esiste una forte relazione tra questi nove modelli e la posizione dell'evento meteorologico estremo. "Ora possiamo utilizzare i dati per elaborare un modello che aiuterà a prevedere meglio le piogge estreme nel Mediterraneo, " afferma il prof. Jörg Matschullat della TU Bergakademie Freiberg. Il geoecologo supervisiona il dottorato di ricerca di Nikolaos Mastrantonas e aggiunge:"Quando si tratta di clima, il Mar Mediterraneo è una regione particolarmente interessante in quanto è circondato da grandi continenti e catene montuose. Il clima regionale dell'area dipende anche da modelli su larga scala sull'Oceano Atlantico, i Balcani e il Mar Nero".
Le montagne creano collegamenti tra luoghi lontani
Secondo lo studio, i nove modelli sono associati a sistemi a bassa pressione instabili come cut-off lows e troughs, o con condizioni anticicloniche stabili, come creste, che si estende per centinaia di chilometri. "Tali condizioni portano a eventi di precipitazioni estreme in diverse sottoregioni del Mediterraneo, " dice Nikolaos Mastrantonas. Per citare un esempio:un sistema di bassa pressione centrato sul Golfo di Biscaglia aumenta la probabilità di precipitazioni estreme sulle regioni montuose e costiere della Spagna, Marocco, Italia, e anche nei Balcani occidentali più di sei volte.
Il team ha anche scoperto che le montagne creano un forte legame tra aree lontane. Nell'Italia centro occidentale, Per esempio, tre estremi su dieci si verificano contemporaneamente a quelli del Montenegro e della Croazia, anche se tra queste due aree si trovano quasi 500 chilometri. "Questo è un risultato degli Appennini che bloccano una parte sostanziale del flusso d'aria, e spesso costringono l'umidità a precipitare nella parte occidentale dell'Italia, e lo stesso giorno sulla Croazia, " spiega il giovane ricercatore.
Nuove informazioni aiutano a sviluppare ulteriormente i modelli di previsione
Secondo gli scienziati, gli attuali modelli di previsione meteorologica possono già fornire informazioni affidabili sulla variabilità meteorologica su larga scala fino a tre settimane in anticipo, un lasso di tempo noto come scala sub-stagionale. "Come passo successivo di questo lavoro, quantificheremo quanto siano affidabili i modelli di previsione meteorologica all'avanguardia nel predire i nove modelli identificati. La nostra intenzione è di incorporare tali informazioni in nuovi prodotti di previsione che informano su condizioni meteorologiche estreme nel Mediterraneo su scala sub-stagionale, " Chiarisce il professor Jörg Matschullat.