Il modello EC-Earth
Il modello globale del sistema Terra EC-Earth

Contatto: Paolo Davini
EC-Earth è un modello climatico globale (Hazeleger et al., 2010, 2012, Doescher et al. 2020) sviluppato da un consorzio composto da 27 istituti di ricerca Europei e nel cui sviluppo il CNR-ISAC riveste un ruolo di primo piano da molti anni.
Il consorzio EC-Earth ha partecipato già nel 2012 al progetto CMIP5, producendo, con il contributo del CNR-ISAC, un ensemble di simulazioni con EC-Earth v2 molto utilizzate dalla comunità scientifica negli anni passati. Numerosi lavori basati su EC-Earth sono comparsi nella letteratura peer-reviewed e hanno così contribuito al quinto Assessment report (AR5) del IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) (IPCC, 2013). EC-Earth v2 è stato infatti utilizzato in molteplici tipologie di studi, dalla ricerca paleoclimatica alle proiezioni climatiche (e.g. Palazzi et al. 2013) fino a previsioni su scala stagionale (e.g. Prodhomme et al., 2016; Haarsma et al., 2019) e decennale (e.g. Guemas et al., 2013; Hazeleger et al. 2103a; 2013b; Corti et al. 2015).
Per partecipare al nuovo sforzo congiunto per CMIP6, il consorzio ha sviluppato una nuova versione di EC-Earth, indentificata come EC-Earth3 (Doescher et al. 2020). Numerose simulazioni climatiche sono state realizzate e studiate negli ultimi cinque anni con questa versione del modello da ricercatori del CNR-ISAC (e.g. Davini et al. 2015a,b; Davini et al. 2017a,b; Palazzi et al, 2019; Yang et al. 2019; Meccia et al. 2020).

Le più recenti proiezioni climatiche per CMIP6 prodotte dal CNR-ISAC sono ad oggi disponibili per moltissime variabili ad una risoluzione orizzontale di circa 80 km per l’atmosfera e circa 1 grado per l’oceano, con una risoluzione temporale a partire da 3 ore. Due versioni del modello sono disponibili, una “standard” (EC-Earth3) ed una che include un modulo di vegetazione dinamica (EC-Earth3-Veg). Le simulazioni realizzate coprono sia il periodo storico che quello futuro. Per quest’ultimo sono stati esplorati un ampio spettro di possibili scenari di emissioni a partire da situazioni dove ci si aspetta una significativa riduzione delle stesse (SSP1-1.9, SSP1-2.6), passando per scenari intermedi (SSP2-4.5) fino a situazioni “bussiness-as-usual” (SSP3-7.0 and SSP5-8.5, 4xCO2). I dati sono distribuiti attraverso un data node ESGF (Earth System Grid Federation) presso CINECA e diverse diagnostiche delle simulazioni sono disponibili online.


Nel video sopra, le simulazioni eseguite con il modello climatico EC-Earth3 del CNR-ISAC mostrano due possibili evoluzioni della temperatura superficiale in funzione di diversi livelli di emissioni di gas serra. Queste simulazioni vengono eseguite a partire dal 1850, quando l’impatto dell’uomo sul clima era trascurabile, fino all’anno 2100. A sinistra, c’è uno scenario ottimistico (noto come SSP1-2.6) in cui le emissioni globali vengono ridotte a partire dal 2020, portando a un aumento moderato della temperatura media globale. A destra, c’è uno scenario senza mitigazione (chiamato SSP5-8.5) in cui le emissioni crescono massicciamente nel 21° secolo, portando a un aumento di oltre 6 gradi della temperatura globale. Si prega di notare che, a causa della dinamica del sistema terrestre, il riscaldamento nella regione europea sarà maggiore rispetto al segnale globale.
È disponibile anche un archivio supplementare di simulazioni ad alta risoluzione (fino a 16km) girate con EC-Earth3, consistenti con il protocollo HighResMIP (Haarsma et al. 2016, 2020) (Climate SPHINX), utile per studiare l’impatto della risoluzione sulla variabilità climatica del modello nel presente e nel futuro.
Il consorzio di EC-Earth si sta adesso concentrando nello sviluppo della nuova generazione del modello, EC-Earth4, che sarà fondata sull’utilizzo di OpenIFS, permettendo così una più ampia diffusione del modello stesso (anche a scopi didattici), un più rapido aggiornamento ed una più stretta cooperazione con ECMWF.

References
Corti S., Tim Palmer, Magdalena Balmaseda, Antje Weisheimer, Sybren Drijfhout, Nick Dunstone, Wilco Hazeleger, Jürgen Kröger, Holger Pohlmann, Doug Smith, Jin-Song von Storch, and Bert Wouters, 2015: “Impact of Initial Conditions versus External Forcing in Decadal Climate Predictions: A Sensitivity Experiment.” J. Climate, 28, 4454–4470.doi: http://dx.doi.org/10.1175/JCLI-D-14-00671.1
Davini P., J. von Hardenberg and S. Corti, 2015: “Tropical origin for the impacts of the Atlantic Multidecadal Variability on the Euro-Atlantic climate.” Env. Res. Let. doi:10.1088/1748-9326/10/9/094010
Davini, P., von Hardenberg, J., Filippi, L. and Provenzale, A. ( 2015), Impact of Greenland orography on the Atlantic Meridional Overturning Circulation. Geophys. Res. Lett., 42: 871– 879. doi: 10.1002/2014GL062668.
Davini, P., von Hardenberg, J., Corti, S., Christensen, H. M., Juricke, S., Subramanian, A., Watson, P. A. G., Weisheimer, A., and Palmer, T. N., 2017: Climate SPHINX: evaluating the impact of resolution and stochastic physics parameterisations in the EC-Earth global climate model, Geosci. Model Dev., 10, 1383-1402, doi:10.5194/gmd-10-1383-2017.
Davini P., S. Corti, F. D’Andrea, G. Riviere, J. von Hardenberg 2017, Improved winter European atmospheric blocking frequencies in high-resolution global climate simulations, J. Adv Model Earth Sy. 9, 2615–2634. https://doi.org/10.1002/2017MS001082.
Doescher et al. 2020, EC-Earth in CMIP6, to be submitted to GMD.
Guemas, V., S. Corti, J. García-Serrano, F. Doblas-Reyes, M. Balmaseda, and L. Magnusson, 2013: “The Indian Ocean: the region of highest skill worldwide in decadal climate prediction.” J. Climate. 26, 726-739 doi:10.1175/JCLI-D-12-00049.1
Haarsma R.J. , M. Roberts, P. L. Vidale, C. A. Senior, A. Bellucci, Q. Bao, P. Chang, S. Corti, N. S. Fučkar, V. Guemas, J. von Hardenberg, W. Hazeleger, C. Kodama, T. Koenigk, L. R. Leung, J. Lu, J.-J. Luo, J. Mao, M. S. Mizielinsk, R. Mizuta, P. Nobre, M. Satoh, E. Scoccimarro, T. Semmler, J. Small, and J.-S. von Storch, 2016: High Resolution Model Intercomparison Project (HighResMIP v1.0) for CMIP6. Geosci. Model Dev., 9, 4185–4208, doi:10.5194/gmd-9-4185-2016
Haarsma, R.J., García-Serrano, J., Prodhomme, C. et al. Sensitivity of winter North Atlantic-European climate to resolved atmosphere and ocean dynamics. Sci Rep 9, 13358 (2019). https://doi.org/10.1038/s41598-019-49865-9
Haarsma, R, M Acosta, R Bakhshi, P-A Bretonnière, L-P Caron, M Castrillo, S Corti, P Davini, E Exarchou, F Fabiano, U Fladrich, R Fuentes, J García-Serrano, J von Hardenberg, T Koenigk, X Levine, V Meccia, T van Noije, G van den Oord, F Palmeiro, M Rodrigo, Y Ruprich-Robert, P Le Sager, E Tourigny, S Wang, M van Weele and K Wyser, 2020: HighResMIP versions of EC-Earth: EC-Earth3P and EC-Earth3P-HR. Description model performance, data handling and validation. 2019 Geosci. Model Dev., submitted. https://doi.org/10.5194/gmd-2019-350
Hazeleger W., B. Wouters, G.J. van Oldenborgh, S. Corti, T. Palmer, D. Smith, N. Dunstone, J. Kröger, H. Pohlmann, J.-S. von Storch 2013 “Predicting multi-year North Atlantic Ocean variability.” J. Geophys. Res. Ocean – DOI:10.1002/jgrc.20117
Hazeleger, W., V. Guemas, B. Wouters, S.Corti, I. Andreu-Burillo F.J. Doblas-Reyes, K. Wyser, and M. Caian, 2013: “Multiyear climate predictions using two initialisation strategies”. Geoph. Res. Lett.. DOI: 10.1002/grl.50355
Hazeleger, W., Severijns, C., Semmler, T., Ştefănescu, S., Yang, S., Wang, X., … and Bougeault, P., 2010. EC-Earth: a seamless earth-system prediction approach in action. Bulletin of the American Meteorological Society, 91(10), 1357-1364.
Hazeleger, W., Wang, X., Severijns, C., Ştefănescu, S., Bintanja, R., Sterl, A., … and Van Noije, T. 2012. EC-Earth 745 V2.2: description and validation of a new seamless earth system prediction model. Climate dynamics, 39(11), 2611-2629
IPCC, 2013: Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Stocker, T.F., D. Qin, G.-K. Plattner, M. 750 Tignor, S.K. Allen, J. Boschung, A. Nauels, Y. Xia, V. Bex and P.M. Midgley (eds.)]. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, 1535 pp, doi:10.1017/CBO9781107415324, 2013.
Meccia, V. L., Fabiano, F., Davini P., & Corti S. 2020. Stochastic parameterizations and the climate response to external forcing: An experiment with EC‐Earth. Geophysical Research Letters, 47, e2019GL085951. https://doi.org/10.1029/2019GL085951
Palazzi, E., von Hardenberg, J., and Provenzale, A. ( 2013), Precipitation in the Hindu‐Kush Karakoram Himalaya: Observations and future scenarios, J. Geophys. Res. Atmos., 118, 85– 100, doi: 10.1029/2012JD018697.
Palazzi, E., Mortarini, L., Terzago, S. et al. 2019 Elevation-dependent warming in global climate model simulations at high spatial resolution. Clim Dyn 52, 2685–2702. https://doi.org/10.1007/s00382-018-4287-z
Prodhomme, C., L. Batté, F. Massonnet, P. Davini, O. Bellprat, V. Guemas, and F.J. Doblas-Reyes, 2016: Benefits of Increasing the Model Resolution for the Seasonal Forecast Quality in EC-Earth. J. Climate, 29, 9141–9162, https://doi.org/10.1175/JCLI-D-16-0117.1
Yang, C., Christensen, H.M., Corti S., von Hardenberg J. and Davini P., 2019. The impact of stochastic physics on the El Niño Southern Oscillation in the EC-Earth coupled model Clim Dyn 53: 2843. https://doi.org/10.1007/s00382-019-04660-0