Clima ed estremi del Mediterraneo: dai cicloni su larga scala ai processi convettivi locali

The Mediterranean region is a climate change hotspot, characterised by atmospheric processes spanning a wide range of spatial and temporal scales, together with complex interactions among climate-system components from regional to local levels. These interactions shape the variability and extremes of the regional hydrological cycle and drive severe weather hazards such as intense cyclones, extreme precipitation, strong winds, hailstorms and tornadoes. Accurately representing these multi-scale processes remains a major challenge for climate modelling in both present-day assessments and future projections. To address this, a multi-framework modelling approach is adopted, demonstrating that no single modelling strategy is sufficient to capture the full spectrum of relevant processes. First, extreme Mediterranean cyclones are analysed by comparing an atmosphere-only and an ocean-coupled regional model. Both reproduce a similar cyclone climatology, but differences in sea surface temperature significantly modulate surface turbulent fluxes, atmospheric boundary-layer properties and therefore convective precipitation during extreme cyclones. The coupled system coherently simulates air-sea energy exchanges, highlighting the importance role of coupling for representing the physical processes associated to intense cyclones. Building on this framework, global climate models are combined with a high-resolution atmosphere-ocean coupled regional model to investigate changes in cyclone-related precipitation under three SSP scenarios (SSP5-8.5, SSP2-4.5, SSP1-2.6). Despite a projected decline in the number of intense cyclones and seasonal precipitation, the results reveal an increase in cyclone-related extreme precipitation. Crucially, only the regional coupled model captures the enhanced moisture transport processes fuelling cyclone-related precipitation, underscoring the added value of fine-scale coupled modelling for Mediterranean climate-change assessments. Finally, future hail hazards are investigated in pan-European convection-permitting simulations, comparing a physical hail-growth model with a machine-learning algorithm. The data-driven approach alone fails to provide reliable hail projections under warming conditions, while the hail growth model captures key dynamical and thermodynamic processes driving future hail evolution. This comparison highlights the strengths and limitations of data-driven and physically based approaches and demonstrates the need for multi-method frameworks to assess future convective hazards. Overall, this research shows that reliable climate information for the Mediterranean region emerges from coordinated modelling strategies that bridge scales, processes and methodologies. By integrating global climate models, high-resolution regional coupled models, convection-permitting simulations and diagnostic tools, this work provides robust insights into present and future climate extremes, supporting climate risk assessments and adaptation strategies.

La regione del Mediterraneo rappresenta un hotspot del cambiamento climatico, caratterizzato da processi fisici che si sviluppano su un ampio spettro di scale spaziali e temporali e da complesse interazioni tra le componenti del sistema climatico, dal livello regionale a quello locale. Tali interazioni modellano la variabilità e gli estremi del ciclo idrologico regionale e guidano fenomeni meteorologici severi quali cicloni intensi, precipitazioni estreme, grandinate e tornado. La rappresentazione accurata di questi processi multi-scala costituisce una delle principali sfide della modellistica climatica, sia nelle simulazioni del clima attuale sia nelle proiezioni future. Il seguente studio mostra come nessuna singola strategia di modellazione sia sufficiente a catturare l’intero spettro dei processi significativi. Per prima cosa, la tesi analizza i cicloni estremi mediterranei nel clima presente mediante il confronto tra un modello climatico regionale atmosferico e un modello regionale accoppiato atmosfera-oceano. Sebbene entrambi riproducano una climatologia dei cicloni simile, le differenze nella temperatura superficiale del mare modulano in modo significativo i flussi di scambio superficiali, le proprietà dello strato limite atmosferico e di conseguenza la precipitazione convettiva durante i cicloni estremi. Lo studio evidenzia come il sistema accoppiato sia in grado di simulare gli scambi energetici aria-mare, evidenziando il ruolo cruciale dell’accoppiamento nella rappresentazione dei processi fisici associati ai cicloni intensi. Seguendo questo approccio e combinando modelli climatici globali con un modello regionale accoppiato atmosfera-oceano ad alta risoluzione, lo studio mira a investigare i cambiamenti della precipitazione associata ai cicloni sotto tre scenari di emissione SSP (SSP5-8.5, SSP2-4.5, SSP1-2.6). Nonostante una diminuzione prevista del numero di cicloni intensi e della precipitazione stagionale, i risultati mostrano un aumento delle precipitazioni estreme associate ai cicloni. In modo determinante, solo il modello regionale accoppiato è in grado di catturare l’intensificazione dei processi di trasporto di umidità che alimentano la precipitazione durante i cicloni, sottolineando il valore aggiunto della modellazione accoppiata ad alta risoluzione per le valutazioni del cambiamento climatico nel Mediterraneo. Infine, la ricerca analizza i rischi futuri legati alla grandine tramite simulazioni climatiche europee a scala “convection-permitting”, confrontando una diagnostica fisica per lo sviluppo della grandine con un algoritmo machine learning di predizione della grandine. L’approccio puramente “data-driven” da solo non è in grado di fornire proiezioni climatiche affidabili della grandine in condizioni di riscaldamento globale, mentre il modello fisico accoppiato alla simulazione climatica riesce a rappresentare i principali processi dinamici e termodinamici che guidano l’evoluzione futura della grandine. Questo confronto evidenzia i punti di forza e le limitazioni degli approcci machine learning e di quelli basati su processi fisici, sottolineando la necessità di utilizzare metodi diversi e complementari per una valutazione più affidabile dei futuri eventi convettivi estremi. Nel complesso, questa ricerca dimostra che informazioni climatiche affidabili per la regione mediterranea possono emergere solo da strategie di modellazione coordinate, in grado di integrare processi fisici e metodologie differenti. Combinando modelli climatici globali, modelli regionali accoppiati ad alta risoluzione, simulazioni a risoluzione “convection-permitting” e strumenti diagnostici, questo lavoro approfondisce la comprensione degli estremi climatici presenti e futuri nel Mediterraneo e fornisce informazioni robuste a supporto delle valutazioni del rischio climatico e delle strategie di adattamento al cambiamento climatico.