Servizio operativo per studiare la siccità nel passato e monitorare il presente, con un occhio verso il futuro
Il Drought Scan (DS) è un framework sviluppato per fornire una lettura chiara, coerente e scalabile della siccità a scala di bacino idrografico.
Concepito come servizio climatico operativo, il DS è pensato per utenti con profili diversi – tecnici, ricercatori, gestori, consorzi irrigui, enti pubblici – che necessitano di strumenti immediatamente interpretabili ma scientificamente solidi.
Il sistema si basa sull’analisi delle precipitazioni cumulate mensili (P) e, dove disponibile, della portata fluviale media mensile (Q) alla sezione di chiusura del bacino.
Queste variabili, input e output di un bilancio idrologico semplificato, permettono di contestualizzare gli eventi siccitosi lungo il continuum meteo-idrologico, valutando la propagazione degli impatti ed il ruolo modulatore di fattori fisici e antropici (ad esempio derivazioni, invasi, restituzioni).
Dal punto di vista operativo il Drought Scan consente di:
- ricostruire le grandi siccità storiche del bacino
- stimare la portata fluviale in presenza di lacune osservazionali, qualora sia disponibile una serie storica per la calibrazione
- individuare cicli pluriennali della precipitazione e la fase attuale del sistema
- fornire previsioni stagionali di surplus/deficit su un orizzonte temporale di 1–6 mesi
- analizzare la memoria idrologica
- stimare la portata fluviale in presenza di lacune osservazionali, qualora sia disponibile una serie storica per la calibrazione
- individuare cicli pluriennali della precipitazione e la fase attuale del sistema
- fornire previsioni stagionali di surplus/deficit su un orizzonte temporale di 1–6 mesi
Il DS si fonda su indici mensili standardizzati di pioggia e portata (SPI e SQI) calcolati su scale da 1 a 36 mesi. Da queste serie multiscala derivano i tre pilastri del sistema
Heatmap
Indice sintetico multiscala D(SPI)
CDN (Cumulative Deviation from Normal)
Heatmap
La Heatmap consente di visualizzare in modo sintetico e continuo l’evoluzione storica degli indici SPI e SQI (quando il dato di portata è disponibile) su tutte le scale temporali mensili, da 1 a 36 mesi.
Dall’analisi dei primi mesi-scala di breve termine è possibile individuare l’innesco e l’intensità delle siccità meteorologiche, ovvero i deficit di precipitazione relativi ai primi mesi. A seconda della loro durata e severità, questi “shots” possono propagarsi verso scale temporali più lunghe, dando origine a siccità prolungate e più strutturate.
L’immediatezza visiva della Heatmap permette di riconoscere senza ambiguità:
- le grandi siccità storiche che hanno portato a crisi idriche, stati di emergenza e ampia risonanza mediatica
- gli episodi piovosi intensi che, pur non risolvendo necessariamente un deficit pluriennale, possono interrompere o attenuare una fase siccitosa
- le dinamiche di propagazione dei deficit e dei surplus, impossibili da cogliere osservando un singolo SPI o una singola scala temporale
La Heatmap è quindi il punto di partenza del DS, fornendo un quadro d’insieme che mette in relazione il passato, il presente e le possibili traiettorie future della siccità nel bacino.
Guida alla lettura della Heatmap
- Righe: SPI a diverse scale temporali di aggregazione di pioggia (SPI1-SPI36). Ogni riga mostra l’andamento dello SPI (o di altri SPI-like) relativo a quella scala lungo la serie temporale.
- Colonne: serie temporale mensile presa in considerazione.
- Shot: episodi di siccità meteorologica che si innescano alle scale più brevi e che, se particolarmente intensi, possono propagarsi verso scale temporali più lunghe, generando siccità prolungate.
- Verticali: cambi repentini nel regime di precipitazione, spesso associati a eventi piovosi intensi che possono interrompere o attenuare una fase siccitosa.
- Diagonali: indicano la propagazione nel tempo di una siccità (diagonali rosse) o di un surplus (diagonali verdi).
- Siccità multi-evento: la Heatmap ha il vantaggio di mostrare come siccità di breve durata apparentemente separate fra loro in realtà possano far parte di un continuum che si può sviluppare in un evento più intenso e duraturo.
Indice sintetico multiscala D(SPI)
La Heatmap racchiude in sé una notevole quantità di informazioni, ma la sua ricchezza è troppo ampia per essere utilizzata da sola come strumento operativo. Tali informazioni vengono quindi sintetizzate nell’indice sintetico multiscala D(SPI), che permette di cogliere e valorizzare la presenza di anomalie di precipitazione simultanee su più orizzonti temporali.
La gravità di una siccità, infatti, aumenta quando più scale temporali mostrano contemporaneamente valori negativi. Questo è un segnale di persistenza e accumulo del deficit idrico.
D(SPI) misura questo effetto multiscala, semplificando il monitoraggio e fornendo un’informazione facilmente interpretabile.
L’indice D(SPI) è ottenuto come media ponderata degli SPI da 1 a 36 mesi. In assenza di indicazioni specifiche, il calcolo del D(SPI) utilizza di default tutte le 36 scale mensili (SPI1-SPI36), con pesi decrescenti secondo una funzione geometrica: le scale brevi, più sensibili al cambiamento recente, hanno un peso maggiore, mentre quelle più lunghe contribuiscono con peso minore secondo una curva logaritmica.
Tuttavia, quando sono disponibili anche dati di portata fluviale, lo schema di pesatura e il numero di mesi-scala vengono ottimizzati cercando la combinazione che massimizza la correlazione tra D(SPI) e SQI1 (la portata standardizzata dell’ultimo mese). In questo modo l’indicatore sintetico assume anche una valenza idrologica, collegandosi ad una variabile d’impatto reale e misurabile.
Schemi di pesatura per l’ottimizzazione di D(SPI)
Per l’ottimizzazione vengono testati cinque schemi di pesatura e, per ognuno, tutte le possibili combinazioni di scale temporali. Il processo di selezione è data-driven: il sistema sceglie la configurazione che fornisce la miglior performance rispetto alla portata, adattando l’indice alle caratteristiche idrologiche specifiche del bacino.
Cinque funzioni peso sono proposte e testate nel DS per calcolare D(SPI):
- Pesi uguali (ew): tutti gli SPI hanno lo stesso peso (1/n).
- Pesi decrescenti lineari (ldw): danno più importanza agli SPI su scale temporali recenti, con peso che decresce linearmente nel passato.
- Pesi crescenti lineari (liw): opposto al caso 2, privilegia le scale temporali lunghe.
- Pesi decrescenti logaritmici (lgdw): come i precedenti, ma con decrescita esponenziale (ancora più enfasi sul presente).
- Pesi crescenti logaritmici (lgiw): opposto al caso 3, con enfasi ancora maggiore sul lungo termine.
I pesi vengono normalizzati affinché la loro somma sia pari a 1, e possono essere generati su base lineare o logaritmica. L’uso dei pesi permette di adattare l’indice alle esigenze di monitoraggio o analisi del rischio, scegliendo la funzione più coerente con una variabile di impatto (es. portata, danni, ecc.).
Nel complesso, valori fortemente negativi di D(SPI) rappresentano un segnale chiaro di condizioni siccitose severe, perché indicano una coerenza multiscala nei deficit accumulati. Al contrario, valori prossimi allo zero o positivi corrispondono a condizioni idriche nella norma o a fasi di recupero, quando il sistema sta ricostruendo progressivamente le proprie riserve.
Nel bacino del Po, preso come area-test iniziale, è stato possibile definire una soglia operativa pari a D(SPI) < –1, capace di identificare in modo coerente tutte le principali siccità storiche osservate dal 1960 a oggi.
L’obiettivo di D(SPI) è quello di fornire un indicatore unico, calibrato sul bacino di interesse, e in grado di segnalare l’inizio o l’avvicinarsi di una fase severa attraverso una misura sintetica e oggettiva dell’evento. Il D(SPI) si rivela utile come strumento operativo anche per definire soglie di allerta, per attivare condizioni specifiche in modelli decisionali, o per supportare valutazioni gestionali e pianificatorie.
CDN - Cumulative Deviation from Normal
La CDN è la curva delle anomalie cumulate dell’indice SPI1 e ha lo scopo di rappresentare le fasi cicliche e pluriennali della precipitazione.
A differenza degli indici multiscala, che fotografano la situazione fino a 36 mesi, la CDN descrive l’evoluzione del sistema su orizzonti più lunghi, evidenziando fasi umide (trend positivi), secche (trend negativi) o di stazionarietà, permettendo di valutare la durata di tali cicli. L’alternanza di queste dinamiche costituisce una vera e propria “memoria del sistema”, mostrando come la precipitazione segua cicli pluriennali irregolari e quindi difficili da prevedere.
La CDN mette inoltre in luce un altro aspetto spesso ignorato nei sistemi di monitoraggio. Gli eventi più severi emergono prevalentemente nella parte finale di una fase pluriennale di discesa della CDN. Questo accumulo progressivo del deficit è ciò che determina l’esposizione pregressa del sistema e spiega perché alcune siccità risultano più dannose di altre a parità di deficit.
NOTA: Un ulteriore vantaggio è la possibilità di quantificare i surplus e i deficit accumulati in termini di mm di pioggia. Poiché lo SPI1 è un indice normalizzato, la CDN rappresenta il numero di deviazioni standard cumulate, facilmente convertibili in millimetri attraverso la deviazione standard della precipitazione nel periodo climatologico di riferimento. Questo permette di stimare il volume d’acqua perso o guadagnato in un periodo specifico, fornendo un supporto concreto alla programmazione e gestione idrica di medio-lungo periodo.
Le previsioni stagionali nel Drought Scan
Il DS include anche un modulo dedicato alle previsioni stagionali con una finestra di 1-6 mesi, combinando scenari “What-If” e previsioni degli Earth System Models (ESMs), modelli globali accoppiati terra-oceano-atmosfera (es., il sistema previsionale del Centro Europeo per le Previsioni Meteorologiche a Medio Termine – ECMWF).
Questo modulo si aggancia alle informazioni sulle condizioni correnti, andando a chiudere il sistema “analisi pregressa-monitoraggio-previsione” e fornendo, quindi, un servizio climatico completo.
Scenari "What-If"
Gli scenari What-If rappresentano una griglia di possibili evoluzioni di deficit/surplus di pioggia basate su ipotesi probabilistiche semplici e verificabili. All’interno della finestra previsionale (1-6 mesi), vengono simulati diversi livelli di precipitazione, multipli o frazioni (0.25, 0.50, 0.75, 1.0, 1.25, 1.50, 2.0) della climatologia del bacino. Per ciascuno scenario vengono calcolate le serie previste di SPI, D(SPI) e CDN, mantenendo ferme le distribuzioni statistiche utilizzate nel periodo di riferimento climatologico.
In questo modo si ottiene una rappresentazione immediata di come il sistema reagirebbe a un certo surplus o deficit futuro di precipitazione. Inoltre, la griglia degli scenari What-If supporta l’interpretazione visiva delle previsioni, facendo da riferimento per valutare la posizione della mediana dell’ensemble.
Previsioni stagionali
I sistemi previsionali ESMs forniscono un insieme di possibili evoluzioni future – i membri dell’ensemble – che rappresentano diverse traiettorie generate da condizioni iniziali differenti.
Nel DS, le previsioni di precipitazione fornite dall’ESM vengono confrontate con la sua climatologia interna, in modo da ricavare le anomalie previste. Queste anomalie vengono poi trasformate nei 36 SPI da cui sono successivamente ricostruite le traiettorie future di CDN e D(SPI). Il risultato è un ventaglio di possibili scenari, rappresentati tramite la mediana dell’ensemble e le sue bande di variabilità (intervalli interquartili o deviazioni standard), così da offrire un quadro chiaro ed efficace dell’evoluzione attesa nei mesi successivi.
Questo approccio consente di tradurre dati modellistici complessi in informazioni operative comprensibili, integrando la previsione meteorologica con il monitoraggio in tempo reale e con il continuum meteoclimatico–idrologico già rappresentato dal sistema.
Guida alla lettura delle previsioni stagionali per il D(SPI)
Previsione stagionale dell’indice D(SPI) ottenuta dalle previsioni dell’ESM ECMWF, a partire da Giugno 2025 per il bacino del Po.
- Linea nera: valori osservati fino a Giugno 2025.
- Linea viola: mediana dell’ensemble previsionale dell’ESM.
- Fasce ombreggiate: intervallo interquartile dell’ensemble (indicatore della dispersione tra i membri).
- Linee tratteggiate colorate: scenari What-If, basati su diverse ipotesi di precipitazione futura. Es.: linea (d) = precipitazione normale; linea (a) = precipitazione doppia rispetto alla norma; linea (g) = un quarto della precipitazione normale.
Nell’esempio: la linea viola converge tra le linee (e-d), suggerendo, per la fine del semestre (Dicembre), condizioni di precipitazione leggermente inferiori alla media.
Bibliografia
A. Di Paola, E. Di Giuseppe, R. Magno, S. Quaresima, L. Rocchi, E. Rapisardi, V. Pavan, F. Tornatore, P. Leoni, M. Pasqui. (2025) Building a framework for a synoptic overview of drought. Science of The Total Environment, Vol. 958, 177949. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2024.177949
Risorse
Libreria open source ufficiale DS disponibile ai seguenti indirizzi:
- GitHub repository: https://github.com/PyDipa/DroughtScan/tree/main
- PyPI package: https://pypi.org/project/droughtscan/
Coming soon:
- Web API
- Dashboard
