Sudden warming events observedat Station Concordia, Antarctica: a synoptic climatology analysis by means of Self-Organizing Maps

Andrea PellegriniISAC - CNR

Lecce 23/9/2016

Un po’ di storia

Estate australe 1985 - 86

Lecce 23/9/2016

ENEIDE, la prima stazione meteorologica automatica installata nella Baia di Terra Nova

Lecce 23/9/2016

1986: radiosondaggi

Lecce 23/9/2016

1986: il primo modulo di Stazione Mario Zucchelli

Lecce 23/9/2016

PNRA oggi

Stazione “Mario Zucchelli”

Osservatorio Meteo-Climatologico

Antartico

www.climantartide.it

Stazione Concordia

Lecce 23/9/2016

La rete dell’osservatorioLecce 23/9/2016P. Grigioni et al. La rete di stazioni meteorologiche dell’Osservatorio Meteo-Climatologico in

Antartide. RT ENEA, in pubblicazione.

http://www.climantartide.it

Lecce 23/9/2016

Stazioni meteo automatiche: anni di attività

(da www.climantartide.it)

Innalzamenti repentini di temperatura osservati a Concordia:cosa sappiamo

Lecce 23/9/2016

Wendler & Kodama (1993) Antarctic Meteorology and Climatology, AGUAntarctic research series, volume 61.

Lecce 23/9/2016

Mean: -51.8

Lecce 23/9/2016

Temperature (1) to (4), °C

Acqua totale col. (5), kg m-2

Evento “caldo” luglio 2009

Genthon et al. (2013)

Oss: 3.3 m (1), 8.8 m (2), 25.3 m (3) 41.9 m (4)

Lecce 23/9/2016

Wendler & Kodama (1993) Antarctic Meteorology and Climatology, AGUAntarctic research series, volume 61.

Lecce 23/9/2016

(Hirasawa, N., H. Nakamura, 2000)

Evento di blocco e conseguente avvezione di aria calda ed umida verificatorsi alla StazioneDome Fuji (3810 m asl), con un aumento dellatemperature di 40°C in meno di 72 ore, rotturadell’inversion superficiale ed incremento delleprecipitazioni dovuto al sollevamento orografico.

Lecce 23/9/2016

Moisture source mean latitude onto Antarctica, winter (JJA).

(Sodemann & Stohl, 2009)

F

C

Lecce 23/9/2016

Innalzamenti repentini di

temperatura osservati a

Concordia: uno studio di

Climatologia Sinottica

Lecce 23/9/2016

Climatologia sinottica:

directly linking the atmospheric

circulation and an environmental

response.(Yarnal, 1993)

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Quali dati disponibili

- circolazione atmosferica

- risposta dell’ambiente

Lecce 23/9/2016

Temperature (1) to (4), °C

Acqua totale col. (5), kg m-2

Evento “caldo” luglio 2009

Genthon et al. (2013)

Oss: 3.3 m (1), 8.8 m (2), 25.3 m (3) 41.9 m (4)

Lecce 23/9/2016

Analisi ECMWF:

- Buon accordo con i profiliverticali da torrestrumentata (strato limite)

- Il modello, in generale , ben rappresenta l’atmosferareale a livelli più elevati: piùdati (radiosondaggi, satelliti)

→Le rianalisi ERA-I possonoessere utilizzate per rappresentare la circolazione atmosfericaanche in quota.

Genthon et al. (2013)

Evento “caldo” luglio 2009

Lecce 23/9/2016

Version cy31r2 of ECMWF’s Integrated Forecast System (IFS), (operational in September 2006), configured for the following spatial resolution:

• 60 levels in the vertical, with the top level at 0.1 hPa;

• T255 spherical-harmonic representation for the basic dynamical fields;

• a reduced Gaussian grid with approximately uniform 79 km spacing for surface and other grid-point fields.

The ERA - Interim Reanalysis

Lecce 23/9/2016

(Dee et al., 2011)

The ERA - Interim Reanalysis

Lecce 23/9/2016

in Antartide sono attive 17 stazioni di radiosondaggio: 15 stazioni sono situate sulla

costa,

…solo due all’interno del continente.

Lecce 23/9/2016

Gli strumenti di analisi

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Climatologia Sinottica:

involves:

• a successful classification of atmospheric conditions into one of a number of different states (patterns, weather types, air masses, clusters….)

(Huth et al., 2008)

Lecce 23/9/2016

classification methods can be classified as:

• Subjective (or “manual”),

• Mixed (or “hybrid”)

• Objective (automated, or “computer-assisted”:include PCA, cluster analysis, SOM).

Climatologia Sinottica

(Sheridan and Lee, 2011) Lecce 23/9/2016

(J. J. Cassano and A. H. Lynch, 2003)

SOM – Self-Organizinig Maps

•Require relatively low computational power.•Use an unsupervised learning algorithm (neural net)•Cluster data into a user selected number of nodes

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• Dati numerici in forma tabellare, disposti in unamatrice di N righe. Ogni riga è un vettore d-dimensionale che rappresenta un campione:

xi = [xi1, xi2…. xid].• Ogni record corrisponde ad un oggetto: una serie di

variabili ad un dato istante, le caratteristicheantropometriche di una persona, un campione di una specie…;

• Le componenti del vettore sono valori numerici di un set fissato di caratteristiche dell’oggetto.

Deve potersi definire la misura della distanzatra gli oggetti

Dominio dei dati della SOM

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La SOM:

• quantizza i dati in un set rappresentativo di vettoriprototipali

mj = mj1 ... mjd

(stessa dimensione d dei record di dati)

• “mappa” gli oggetti in un grigliato tipicamente con meno dimensioni.

Processo di apprendimento

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Per ogni vettore-campione xi, viene individuata la Best Matching Unit (BMU) :

bi,t = arg min{|| xi- mj(t)||}

Algoritmo di apprendimento 1

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I vettori prototipali sono aggiornati:mj(t+1) = mj(t) + α(t)hbij(t)[xi-mj(t)]

dove: α(t) rateo di apprendimentohbij(t) parametro di vicinanza, centrato sulla

Algoritmo di apprendimento 2

BMU bi: assume valore massimo in bi , decresce monotonicamente al crescere del raggio ||rbi - rj||(tipicamente con andamento gaussiano: exp -{[||rbi - rj|| / 2σ2(t)]})

Lecce 23/9/2016

Algoritmo di apprendimento 3

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• I nodi della SOM possono essere considerati simili a cluster.

• Attraverso la procedura di aggiustamento il grigliato della SOM (i.e. la Mappa) si auto-organizza (‘self-organizes’) generando…

• …uno schema coerente: nodi simili sono più vicini tra di loro, nodi diversi sono più distanti.

Alla fine del processo:

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sammon

Sammon diagram of a 10x14 SOM of the 650 hPa geopotential. The length of segments between nodes are proportional to the (euclidean) distance between nodes in the phase space.

Lecce 23/9/2016

SOM & Climatologia Sinottica

(Powers et al., 2003) Lecce 23/9/2016

Quali parametri utilizzare per

descrivere lo stato della circolazione

atmosferica Lecce 23/9/2016

Climatologia Sinottica

• Categorization of cases with either a suite of variables at a point level or a single variable at a regional spatial level.

(Sheridan and Lee, 2011)

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Parametri utilizzati

Vento a 10 m Umidità Relativa alsuolo

Geopotenziale @ 650hPa

Velocità verticale @650 hPa

Geopotenziale @ 500hPa

Temperatura @ 500hPa

Velocità verticale @ 400hPa

Umidità Relativa @400 hPa

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650 hPa: la superficie isobarica standard più vicina all’altitudina di Stazione Concordia (3233m s.l.m.).

Geopotenziale @ 650 hPa:

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• Il livello barico standard più basso che si trova sempre al di sopra del livello del suolo.

• Si è assunto che le situazioni di blocco siano associate agli aumenti di temperatura (e precipitazioni) a Concordia (Scarchilli et al., 2011): le situazioni di blocco sono definite al livello barico di 500 hPa (e.g. Tibaldi et al. [1994]).

Geopotenziale & Temperatura @ 500 hPa:

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Sono grandezze legate alla rottura dell’inversione termica al suolo, presente per l’85% del tempo a Concordia, e che viene

distrutta da:

• Rimescolamento convettivo (estate)

• Rimescolamento meccanico (vento forte – raro)

• Durante gli innalzamenti repentini di temperatura.

Umidità Relativa e Vento al suolo, Velocità Verticale @ 650 hPa:

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• Durante gli episodi di riscaldamento repentino, l’ariaalla superficie si riscalda, mentre al di sopra dei7000 e fino a circa 10000 m si raffredda.

• Contemporaneamente al di sopra di Concordia,aumenta il contenuto colonnare di acqua.

Umidità Relativa e Velocità verticale @ 400 hPa:

Genthon et al. (2013) Lecce 23/9/2016

z << z

Sono state utilizzate le anomalie rispetto alla media dell’intero dataset

(anziché i valori delle variabili)

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Lon. 60°E - 120°W (180° inclusa) Lat. 30°S - 88.5°S

180°90°E 60°S

Mesi invernali (GLA), 5 anni (2005 – 2009)

Domini spaziale e temporale:

Lecce 23/9/2016

Lecce 23/9/2016

Metodologie di analisi

Temperature al suolo a Stazione Concordia, misuratealle ore sinottiche principali (0000, 0600, 1200, 1800)

ΔT(i-k) = Ti - Ti-k , k = 1 ÷ 9 (fino alle 54 ore precedenti)

un innalzamento repentino avviene quando:

ΔT(i-k) >= 25 °C

per almeno un valore di k

Definizione (arbitraria) di innalzamento repentino di temperatura

Metodi 1

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• Per ciascun parametro meteorologico è stata costruita una SOM 3 x 3;

• Le configurazioni prototipali sono state graficate;

• Ciascuna configurazione sinottica è stata associata alla relative BMU;

• E’ stata calcolata la percentuale di occorrenza per ciascuna BMU, considerando sia l’intero dataset, sia il subset costituito dai casi in cui si verificava un innalzamento repentino di temperatura

Metodi 2

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RISULTATI: cosa ha funzionato

Configurazioni prototipali della SOM dell’anomalia del geopotenziale a 650 hPa

Risultati 1

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Densità dei sistemi

ciclonici 1974–1993 (*)

Configurazione prototipale del nodo maggiormente popolato

(*) Number per 103(deg lat)2, Turner and Pendlebury, 2000)

Risultati 2

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- all cases

Risultati 3

- S.W. only

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Anomalia della 500 hPa – configurazioni prototipali della SOM. Percentuali di occorrenza relative ai soli casi con innalzamento di T.

Risultati 5

Lecce 23/9/2016

all cases

S.W. only

Risultati 4

Lecce 23/9/2016

Geopot. medio @ 500 hPa delle configurazioni associate agli inn. rep. di T

Risultati 6

Lecce 23/9/2016

all cases

S.W. only

Lecce 23/9/2016

Risultati 7

d

b

BMUspair

G500Node

T500 Node

% occurr.

a 9 9 30.4%b 9 3 17.4%c 9 6 17.4%d 8 9 8.7%

a

cLecce 23/9/2016

Risultati 8

Risultati meno ‘immediatamente

evidenti’

all cases

S.W. only

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Risultati 9

Lecce 23/9/2016

Risultati 10

all cases

S.W. only

Lecce 23/9/2016

Risultati 11

Conclusioni

Conclusioni 1

Le SOM forniscono un metodo valido e robusto per categorizzare le configurazioni sinottiche, avendo le seguenti caratteristiche (benefici):• nessuna assunzione a priori sulle categorie• necessità computazionali relativamente basse

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• Nonostante non siano state fatte ipotesi a priori, la classificazione delle configurazioni sinottiche è coerente con la climatologia dinamica dell’area in esame, in accord con la letteratura disponibile.

• La maggior parte dei parametric categorizzate per mezzo delle SOM ha mostrato caratteristiche in accord con i processi che intervengono nel fenomeno oggetto di studio.

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Conclusioni 2

• L’analisi tramite le SOM ha permesso la categorizzazione di un particolare fenomeno estremo che influenza il regime delle precipitazioni in Antartide e, pertanto, sul bilancio di massa del continente.

• La metodologia proposta può pertanto costituire uno strumento utile alla descrizione di veriezioni nella climatologia delle precipitazioni e di altri fenomeni con potenziali impatti a più larga scala

Lecce 23/9/2016

Conclusioni 3

• Questioni che meritano ulteriore studio: identificazione dei parametri idonei a fornire

univocamente le condizioni per il verificarsi di particolari eventi;

approfondimento dello studio dei processi associate alle configurazioni a grande scala e relative fenomeni.

La metodologia e le procedure descritte sono comunque robuste e idonee a proseguire lo studio.

Lecce 23/9/2016

Conclusioni 4

Grazie per la pazienza

Lecce 23/9/2016