(TEMPOITALIA.IT) La Niña è una teleconnessione meteorologica che causa un raffreddamento anomalo delle acque superficiali dell’Oceano Pacifico equatoriale, influenzando il meteo globale. Contrariamente a El Niño, che comporta un riscaldamento delle acque, La Niña provoca un raffreddamento. Questi cambiamenti nelle temperature oceaniche alterano i modelli di circolazione atmosferica, modificando il meteo in diverse aree del mondo.
Durante La Niña, si osserva un aumento delle precipitazioni nel Sud-est asiatico, in Australia e in alcune parti del Sud America. Negli Stati Uniti e in alcune regioni dell’Africa orientale, invece, si verifica una desertificazione. Inoltre, si amplificano gli eventi estremi come ondate di caldo e freddo.
In Europa, gli effetti di La Niña sono relativamente marginali. Durante le estati influenzate da questo fenomeno, l’Italia potrebbe sperimentare temperature superiori alla media, specialmente nel Sud Italia. La divisione delle condizioni meteo tra Nord e Sud Italia è attribuibile ad altri fattori europei. I temporali estivi possono diventare più intensi, con fenomeni estremi come grandinate, ma questi eventi si sono verificati anche in anni caratterizzati da condizioni neutre o da El Niño. La variabilità delle precipitazioni può impattare negativamente sull’agricoltura, compromettendo la produzione agricola.
Un team di ricercatori ha sviluppato un nuovo strumento per prevedere l’oscillazione meridionale di El Niño fino a 18 mesi in anticipo. El Niño Southern Oscillation (ENSO) porta variazioni nei venti, nel meteo e nella temperatura dell’oceano in Asia, nell’Oceano Pacifico e nelle Americhe, causando siccità, inondazioni e carenze alimentari. L’evento El Niño del 2023-2024 ha avuto un impatto drammatico su meteo, clima, ecosistemi ed economie globali.
I ricercatori della School of Ocean and Earth Science and Technology (SOEST) presso l’Università delle Hawaii a Manoa hanno sviluppato il modello XRO (Extended Nonlinear Recharge Oscillator), che migliora la capacità predittiva degli eventi ENSO con oltre un anno di anticipo, superando i modelli climatici globali e le previsioni AI. Questo modello incorpora la fisica fondamentale di ENSO e le sue interazioni con altri modelli climatici, migliorando la prevedibilità.
L’intelligenza artificiale ha potenziato queste previsioni, ma la natura “scatola nera” dei modelli AI ha impedito di attribuire l’accuratezza a specifici processi fisici. Il modello XRO offre una visione trasparente dei meccanismi fisici, migliorando la prevedibilità dell’ENSO e approfondendo la conoscenza della sua fisica.
Le implicazioni di questa ricerca offrono prospettive per previsioni ENSO più accurate e miglioramenti del modello climatico globale. Comprendendo le interazioni dei modelli climatici con il nuovo modello XRO, si possono perfezionare i modelli climatici globali, migliorando la previsione e la mitigazione degli effetti della variabilità e del cambiamento climatico. Il team di ricercatori include autori della Columbia University, della NOAA, della Corea e della Cina. (TEMPOITALIA.IT)
