Maria Cadeddu, un ingegnere principale di ricerca atmosferica nella divisione di Scienze Ambientali ad Argonne, si trova accanto a un radiometro a microonde presso il sito delle Grandi Pianure Meridionali di ARM. Cadeddu e Virendra Ghate, uno scienziato atmosferico ad Argonne, stanno studiando la pioggerellina all'interno e al di sotto dei sistemi nuvolosi marini. È un parametro chiave per ottenere previsioni climatiche più accurate. Credito:Laboratorio nazionale Argonne
Dallo spazio, grandi mazzi di nubi stratocumuli ravvicinate appaiono come batuffoli di cotone luminosi in bilico sull'oceano. Coprono vaste aree, letteralmente migliaia di miglia degli oceani subtropicali, e indugiano per settimane o mesi.
Poiché queste nuvole marine riflettono più radiazione solare della superficie dell'oceano, raffreddare la superficie terrestre, la durata delle nubi stratocumuli è una componente importante del bilancio delle radiazioni della Terra. È necessario, poi, per rappresentare con precisione la vita delle nuvole nei modelli del sistema terrestre (ESM) utilizzati per prevedere le condizioni climatiche future. La turbolenza, i movimenti dell'aria che si verificano su piccola scala, è principalmente responsabile della longevità delle nubi stratocumuli marine.
La pioggerellina, una precipitazione composta da goccioline d'acqua di diametro inferiore a mezzo millimetro, è costantemente presente all'interno e al di sotto di questi sistemi di nuvole marine. Poiché queste minuscole gocce influenzano e sono influenzate dalla turbolenza sotto le nuvole marine, gli scienziati hanno bisogno di saperne di più su come la pioggerella influisca sulla turbolenza in queste nuvole per consentire previsioni climatiche più accurate.
Un team guidato da Virendra Ghate, uno scienziato atmosferico, e Maria Cadeddu, un ingegnere di ricerca atmosferica principale nella divisione di scienze ambientali presso il Dipartimento nazionale dell'energia degli Stati Uniti (DOE) Argonne National Laboratory, studia l'impatto della pioggerellina all'interno delle nuvole marine dal 2017. Il loro set di dati unico ha attirato l'attenzione dei ricercatori del Lawrence Livermore National Laboratory del DOE.
Circa tre anni fa, un collaboratore di Livermore, che ha guidato gli sforzi nazionali per migliorare la rappresentazione del cloud nei modelli climatici, ha richiesto studi osservazionali incentrati sulle interazioni pioviggine-turbolenza. Tali studi non esistevano a quel tempo a causa del limitato insieme di osservazioni e della mancanza di tecniche per ricavare tutte le proprietà geofisiche di interesse.
"L'analisi del set di dati sviluppato ci ha permesso di dimostrare che la pioggerellina diminuisce la turbolenza sotto le nuvole stratocumuli, cosa che in passato era mostrata solo dalle simulazioni del modello, " ha detto Ghate. "La ricchezza dei dati sviluppati ci consentirà di affrontare diverse questioni fondamentali riguardanti le interazioni pioggia-turbolenza in futuro".
Questa immagine riassume i risultati e le conclusioni di Argonne dalla ricerca di Virendra Ghate e Maria Cadeddu. Lo schema mostra che quando tutto il resto rimane lo stesso, la turbolenza al di sotto della nube è inferiore durante le condizioni di pioviggine che durante le condizioni di non pioviggine. Crediti:Virendra Ghate e Laboratorio Nazionale Maria Cadeddu/Argonne
Il team di Argonne ha deciso di caratterizzare le proprietà delle nuvole utilizzando le osservazioni nel sito dell'Atmospheric Radiation Measurement (ARM) dell'Atlantico settentrionale orientale, una struttura per gli utenti dell'Office of Science del DOE, e dati da strumenti a bordo di satelliti geostazionari e in orbita polare. Gli strumenti raccolgono variabili ingegneristiche, come voltaggi e temperature. Il team ha combinato misurazioni di diversi strumenti per ricavare le proprietà del vapore acqueo e della pioggerellina dentro e sotto le nuvole.
Ghate e Cadeddu erano interessati alle variabili geofisiche, come il contenuto di acqua delle nuvole, dimensione delle particelle di pioggerellina e altri. Così hanno sviluppato un nuovo algoritmo che ha recuperato sinergicamente tutti i parametri necessari coinvolti nelle interazioni pioggia-turbolenza. L'algoritmo utilizza i dati di diversi strumenti ARM, inclusi radar, lidar e radiometro—per ricavare le variabili geofisiche di interesse:dimensione (o diametro) delle gocce di precipitazione, quantità di acqua liquida corrispondente alle gocce di nuvola, e gocce di precipitazione. Utilizzando i dati di ARM, Ghate e Cadeddu derivarono questi parametri, successivamente pubblicando tre studi osservazionali che si sono concentrati su due diverse organizzazioni spaziali delle nuvole stratocumuli per caratterizzare le interazioni pioviggine-turbolenza in questi sistemi di nuvole.
I loro risultati hanno portato a uno sforzo collaborativo con i modellisti di Livermore. In quello sforzo, il team ha utilizzato le osservazioni per migliorare la rappresentazione delle interazioni pioggia-turbolenza nell'Energy Exascale Earth System Model (E3SM) del DOE.
"I riferimenti osservativi della tecnica di recupero di Ghate e Cadeddu ci hanno aiutato a determinare che la versione 1 di E3SM produce processi di pioggerellina non realistici. Il nostro studio collaborativo implica che per gli attuali modelli climatici sono necessari esami completi della nuvola modellata e dei processi di pioggerella con riferimenti osservativi, " disse Xue Zheng, uno scienziato del personale nell'atmosfera, Terra, e la divisione Energia a Livermore.
Disse Cadeddu:"In genere, l'esperienza unica qui al laboratorio è attribuibile alla nostra capacità di passare dai dati grezzi ai parametri fisici e da lì ai processi fisici nelle nuvole. I dati e gli strumenti stessi sono molto difficili da usare perché sono per lo più sensori remoti che non misurano direttamente ciò di cui abbiamo bisogno (ad es. tasso di pioggia o percorso dell'acqua liquida); Invece, misurano proprietà elettromagnetiche come la retrodiffusione, Spettri Doppler e radianza. Inoltre, il segnale grezzo è spesso influenzato da artefatti, rumore, aerosol e precipitazioni. I dati grezzi sono direttamente correlati alle quantità fisiche che vogliamo misurare attraverso insiemi di equazioni ben definiti, o sono indirettamente correlati. Nel secondo caso, derivare le grandezze fisiche significa risolvere equazioni matematiche chiamate 'problemi inversi' che, da soli, sono complicati. Il fatto che siamo stati in grado di sviluppare nuovi modi per quantificare le proprietà fisiche delle nuvole ed estrarre informazioni affidabili su di esse è un risultato importante. E ci ha messo in prima linea nella ricerca su questi tipi di nuvole".
Poiché si sono concentrati solo sui pochi aspetti delle complesse interazioni pioviggine-turbolenza, Ghate e Cadeddu intendono continuare le loro ricerche. Intendono inoltre concentrarsi su altre regioni come gli oceani del Pacifico settentrionale e dell'Atlantico meridionale, dove la nuvola, le proprietà di pioggerella e turbolenza differiscono notevolmente da quelle dell'Atlantico settentrionale.
