Bollettino Maggio 2024

Siccità Estrema

Intensità massima rilevata per alcune regioni

Situazione Generale

Secondo i dati Copernicus, a livello globale, Maggio 2024 è stato il più caldo registrato, con un’anomalia di +1,52°C rispetto al periodo preindustriale 1850-1900. E’ risultato, inoltre, l’undicesimo mese consecutivo con un’anomalia pari o superiore a 1,5°C. A livello europeo buona parte dei Paesi ha fatto registrare anomalie positive, particolarmente alte nelle aree settentrionali. Le anomalie negative si sono concentrate lungo la fascia che va dalla penisola Iberica settentrionale alla Francia centro-meridionale e nord Italia, e sui Paesi più a Est, fino al lembo più orientale della Grecia. Le piogge sono state superiori alla media su buona parte dell’Europa, con deficit concentrati sulla penisola Iberica centro-meridionale, Scandinavia e Paesi dell’est. Rispetto agli ultimi 24 mesi, la siccità interessa piccole porzioni di territorio di diversi Paesi europei, ma l’estensione aumenta in Spagna, Grecia, Bulgaria, Romania, Moldavia e Ucraina (vedi mappa).
  • Gli apporti di neve a metà Maggio, in termini di Equivalente Idrico Nivale, si sono attestati a valori superiori ai valori mediani del periodo 2011-2022, arrivando ad un surplus del 42%. Ma questo valore medio nazionale va ripartito fra le anomalie positive del settore alpino (in particolare delle quote al di sopra dei 2000m) e i forti deficit degli Appennini (CIMA Foundation).
  • grandi laghi del nord Italia, al 7 Giugno, mostrano quasi tutti valori al di sopra della media di riempimento rispetto al massimo valore d’invaso disponibile (volume è compreso tra il limite minimo e il limite massimo dell’attività di regolazione delle acque), eccetto Il lago di Como che è leggermente sotto media. Negli invasi di Puglia, Basilicata e Sicilia, invece, la situazione è ben diversa, con valori di riempimento fra il 40 e il 30% rispetto al volume utile di regolazione (vedi grafico).
  • La produzione di energia idroelettrica fra il 27 Maggio e il 2 Giugno in Sicilia continua a far registrare valori minimi dal 2016.
Previsioni per i prossimi mesi
Per quanto riguarda le temperature dell’aria del trimestre Luglio-Settembre, i dati d’insieme dei maggiori centri europei per le previsioni a medio termine indicano valori sopra la media su tutta Europa, in particolare con una probabilità del 70-100%  su Paesi che si affacciano sul Bacino del Mediterraneo e dell’est europeo. Le temperature superficiali del Mar Mediterraneo continuano a dare un segnale di valori superiori alla media per tutto il trimestre, con una probabilità dal 70 al 100%. Per quanto riguarda le piogge, si prevedono, con una probabilità del 40-50% valori inferiori alla media su buona parte dell’Europa, in particolare su diverse zone della penisola Iberica, dove la probabilità aumenta al 50-60% .

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Focus Mensile

Il VPD – Vapor Pressure Deficit è una misura di quanto è secca (alto VPD) o umida (basso VPD) l’aria. Il protrarsi nel tempo di alti valori di VPD o anomalie positive rispetto ai valori medi, soprattutto nei mesi più caldi, possono essere un indice di siccità e possono influire sull’evapotraspirazione e sulla richiesta idrica delle piante e quindi sulla produzione agricola. Dai dati di anomalia di Maggio è evidente una prevalenza di valori positivi o vicini alla norma soprattutto al nord. Al sud valori positivi sono presenti anche sulla Sicilia, nella prima metà del mese, e in Puglia e Basilicata negli ultimi giorni di Maggi e primi di Giugno.
Indici di esposizione alla siccità
  • Percentuale di territorio regionale affetto da siccità severo-estrema: nel mese di Maggio non ci sono segnali di deficit su nessuna regione. Sul trimestre primaverile Sicilia, Calabria e Basilicata cominciano a mostrare segni di deficit marcato. Sul medio periodo le percentuali aumentano e si aggiunge alla lista anche la Puglia. Sul lungo e lunghissimo periodo, una buona fetta di sud e isole maggiori risulta colpito da siccità severo-estrema, a cui si aggiungono piccole aree delle regioni settentrionali.
  • Percentuale di aree agricole interessate da siccità severo-estrema: i valori di Maggio continuano ad indicare le colture non irrigue e i prati-pascoli quali aree maggiormente interessate dal fenomeno, in particolar modo sul lungo periodo (12 mesi).
  • Percentuale di popolazione esposta a siccità: i valori di esposizione sono evidenti sui periodi medio-lunghi (6-12-24 mesi) con una predominanza comunque della classe di criticità più lieve.

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Indice SPI (Standardized Precipitation Index)

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A Maggio le piogge sono state al di sopra della media su buona parte della penisola. Su Puglia, Romagna, parte della Calabria e altre aree sparse del centro-sud i valori sono stati in media. La Sicilia ha beneficiato, quanto meno nell’immediato, di un surplus di pioggia, in particolare nella prima parte del mese. Rispetto al semestre invernale-primaverile, però, la siccità è ancora presente e la sua intensità si approfondisce se si passa ad una scala temporale più lunga (12-24 mesi). Il deficit anche severo-estremo accumulato negli ultimi 12 mesi continua ad interessare buona parte delle regioni meridionali ionico-tirreniche, Sicilia e parte della Sardegna, ma anche diverse zone del centro Italia. Al nord permangono solo zone sporadiche con un segnale di siccità lieve-moderato sul lunghissimo periodo (24 mesi).

Anomalie di Temperatura della Superficie Terrestre

La LST – Land Surface Temperature è la temperatura che viene misurata a contatto con le superfici (terreno nudo, parte sommitale di un bosco, tetti, strade, ecc.) e si distingue dalla “classica” temperatura dell’aria che viene misurata a 2m da terra. Le anomalie di LST di Maggio si mantengo al di sopra della media sul centro-sud e isole, anche se con valori più bassi rispetto ai mesi precedenti, mentre al nord la maggiorparte del territorio ha fatto registrare anomalie leggermente negative, complici anche le diverse perturbazioni occorse.  
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Indice ESI (Evaporative Stress Index)

L’ESI indica qual è il tasso di evapotraspirazione rispetto alle condizioni normali. Le alte temperature di degli ultimi mesi hanno influenzato il fenomeno, ma le precipitazioni di Maggio hanno fatto sì che i valori mensili di anomalia dell’indice delle si smorzassero di intensità, pur rimanendo presenti estese anomalie al sud e centro Italia. Tuttavia, i valori negativi dei tre mesi primaverili (13 Marzo – 4 Giugno) mostrano quanto prolungato sia questo processo evaporativo che, insieme al deficit di pioggia, abbia provocato forti impatti su diversi settori al sud.
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Indice VCI (Vegetation Condition Index)

Anche se nella prima parte del mese a livello forestale non si riscontrano stress sulla vegetazione (anzi, le alte temperature hanno favorito una ripresa vegetativa precoce nei mesi precedenti), eccetto che in Sardegna, la crisi che sta colpendo le regioni meridionali è estremamente evidente sulla parte agricola. L’indice mostra valori molto bassi su buona parte della Sicilia centro-orientale, costa calabra ionica, Basilicata orientale, Puglia (in particolare il tavoliere, che come “granaio” d’Italia subirà sicuramente una riduzione importante delle rese di frumento) e Sardegna meridionale.
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Indice Pluviometrico SPI

Indice scelto a livello internazionale, attraverso la “Dichiarazione di Lincoln”, per l’identificazione di siccità meteorologiche (SPI 3 mesi). Basato sulla sola precipitazione cumulata mensile (McKee et al., 1993), quantifica un deficit o surplus di pioggia rispetto ai valori medi, a diverse scale temporali (usualmente 1, 3, 6, 12, 24 e 48 mesi), consentendo la determinazione delle diverse tipologie di siccità, dalla meteorologica, all’agricola all’idrologica. Le serie di pioggia (almeno 30 anni) vengono adattate in una distribuzione gamma, successivamente trasformata in un distribuzione normale, con media zero e deviazione standard pari a 1. Tale standardizzazione permette il confronto fra diverse aree geografiche e climatiche. Le equazioni da cui deriva lo SPI sono di seguito rappresentate: dove H(x) è la probabilità cumulativa della pioggia xc e d sono delle costanti.
La tabella seguente indica le classi di siccità o surplus in base ai valori dell’indice:

Riferimenti bibliografici

McKee T.B., Doesken N. J., Kliest J. (1993). The relationship of drought frequency and duration to time scales. In Proceedings of the 8th Conference of Applied Climatology, 17-22 January, Anaheim, CA. American Meterological Society, Boston, MA. 179-184.

Guttman, N. B. (1999). Accepting the Standandardized Precipitation Index: a calculation algorithm. J. Amer. Water Resour. Assoc., 35 (2), 311-322.

Indice ESI
Evaporative Stress Index

L’indice ESI (Evaporative Stress Index) quantifica anomalie temporali standardizzate del rapporto fra evapotraspirazione reale e potenziale e fornisce indicazioni “proxy” circa la rapida evoluzione dell’umidità superficiale del suolo e delle condizioni di stress delle colture. I valori dell’indice, calcolato con aggregazioni di brevi periodi (es. 4 settimane), forniscono indicazioni circa cambiamenti rapidi, mentre aggregazioni più lunghe, che integrano dati su periodi di tempo maggiori (es. 12 settimane), sono rappresentative di cambiamenti più lenti.


Riferimenti bibliografici

Anderson, M. C., J. M. Norman, J. R. Mecikalski, J. P. Otkin, and W. P. Kustas, 2007a: A climatological study of evapotranspiration and moisture stress across the continental U.S. based on thermal remote sensing: I. Model formulation. J. Geophys. Res., 112, D10117, doi:10110.11029/12006JD007506.

Anderson, M. C., J. M. Norman, J. R. Mecikalski, J. P. Otkin, and W. P. Kustas, 2007b: A climatological study of evapotranspiration and moisture stress across the continental U.S. based on thermal remote sensing: II. Surface moisture climatology. J. Geophys. Res., 112, D11112, doi:11110.11029/12006JD007507.

TCI
Temperature Condition Index

Temperature Condition Index



dove LSTi, LSTmin, e LSTmax sono rispettivamente l’ultima immagine LST disponibile e i valori minimo e massimo assoluti lungo la serie temporale, relativi allo stesso periodo. In accordo con lo studio di Sun and Kafatos, per il calcolo del TCI invece della temperatura di brillanza viene utilizzata la LST. Nonostante l’LST sia calcolato per tutto l’anno, durante il periodo autunno-invernale le immagini satellitari sono più influenzate dalla maggiore copertura nuvolosa che contraddistingue questi mesi più freddi. Il dataset di LST (DOI: 10.5067/MODIS/MOD11A2.006) utilizzato per il calcolo dei TCI proviene dall’elaborazione delle immagini dello strumento MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) del satellite Terra (EOS AM-1).


Riferimenti Bibliografici

Kogan, F. N. (1995). Application of vegetation index and brightness temperature for drought detection. Advances in Space Research. 15, 91-100.

Sun D., Kafatos M. (2007). Note on the NDVI-LST relationship and the use of temperature-related drought indices over North America. Geophysical Research Letters, 34.

VCI
Vegetation Condition Index




dove NDVIi, NDVImin, e NDVImax sono rispettivamente l’ultima immagine NDVI disponibile ed i valori minimo e massimo assoluti lungo la serie temporale, riferiti allo stesso periodo. Nonostante l’NDVI sia calcolato per tutto l’anno, durante il periodo autunno-invernale le immagini satellitari sono più influenzate dalla maggiore copertura nuvolosa che contraddistingue questi mesi più freddi. Il dataset degli indici di vegetazione (DOI: 10.5067/MODIS/MOD13Q1.006) utilizzato per il calcolo del VCI e dell’E-VCI proviene dall’elaborazione delle immagini dello strumento MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) del satellite Terra (EOS AM-1).
 

Riferimenti Bibliografici

Kogan, F. N. (1995). Application of vegetation index and brightness temperature for drought detection. Advances in Space Research. 15, 91-100.

VHI
Vegetation Health Index



dove a, e b sono coefficienti che quantificano rispettivamente il contributo del VCI e del TCI nella risposta della vegetazione. Data la complessità del nostro ambiente e visto quanto esso sia caratterizzato da diversi tipi di vegetazione (dalle conifere e latifoglie sempreverdi Mediterranee alle conifere e latifoglie decidue temperate) che rispondono in maniera differente alla temperatura ed alla disponibilità idrica, ai coefficienti è stato assegnato lo stesso peso (0.5) per semplificare il calcolo dell’indice.


Riferimenti bibliografici

Kogan, F. N. (1995). Application of vegetation index and brightness temperature for drought detection. Advances in Space Research. 15, 91-100.

Kogan F.N. (2001). Operational space technology for global vegetation assessment. Bulletin of the American Meteorological Society. 82 (9), 1949-1964.