Bollettino Aprile 2023

Siccità Estrema

Intensità massima rilevata per alcune regioni

Situazione Generale

La situazione europea a fine Aprile mostra ancora una buona fetta dei territori orientali affetti da deficit di pioggia di lungo periodo, ma emerge in maniera evidente un ancora più forte problema nelle regioni occidentali, in particolare in Spagna, dove il 38% circa del territorio è colpito da una lunga siccità dovuta non solo alle scarsissime precipitazioni, ma anche a temperature record. Nelle zone centro-meridionali della penisola Iberica, ad esempio, nell’ultima settimana di Aprile si sono registrati valori fino a quasi 39°C, record assoluto in tutta Europa per il mese di Aprile. E anche la Francia sta risentendo della prolungate condizioni di siccità: il servizio geologico nazionale francese ha indicato che ad Aprile il 75% delle risorse idriche sotterranee aveva dei livelli da moderatamente a molto bassi. In Italia, i livelli dei grandi laghi del Nord erano preoccupanti fino al 20 Aprile, quando hanno cominciato una lenta risalita che, al 10 Maggio, ha portato il Maggiore, il Como e l’Iseo a valori sopra la media, mentre rimane ancora basso il livello di riempimento del Garda, fermo al 48,6% del riempimento. Dopo le piogge di fine mese, e soprattutto l’evento di inizio Maggio, il Po ha visto un picco di portata lungo tutta la sua asta, da ovest a est, che si è quasi esaurita nel giro di qualche giorno anche se non ai livelli di fine Aprile, comunque a valori inferiori al periodo. La produzione di energia idroelettrica an Nord Italia è in risalita rispetto allo scorso anno ed anche al 2021, secondo anno peggiore dal 2016. Le piogge dei primi giorni di Maggio, lì dove non sono state estreme, e quelle previste fino almeno a metà del mese, dovrebbero apportare benefici in primis all’agricoltura, aumentando l’umidità del suolo e rimpinguando le riserve idriche superficiali.   Previsioni per i prossimi mesi: Per quanto riguarda le temperature del trimestre estivo Giugno-Agosto, i centri meteorologici europei sono pressochè concordi nell’indicare valori sopra la media su tutta Europa, in particolare nel settore centro-occidentale e Mediterraneo, con una probabilità che sale fra il 60% e il 100%. Per quanto riguarda le piogge, il trimestre dovrebbe essere più piovoso della media in particolare nel settore Mediterraneo e dell’Europa occidentale. Si deve tener conto, però, che si tratta comunque della stagione estiva che è caratterizzata di per sè da scarse precipitazioni.

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Focus Mensile

Analizzando il deficit di pioggia a livello regionale si evince come, rispetto al trimestre e semestre, è ancora il Piemonte ad avere una porzione di territorio anche se non elevata, affetta da siccità severo-estrema, insieme a Lombardia e Valle d’Aosta. Rispetto ad un deficit prolungato (da 12 a 24 mesi), invece la percentuale di territorio del nord Italia aumenta nettamente e si espande anche ad alcune regioni meridionali. A livello di temperatura Aprile presenta anomalie negative in Valle d’Aosta, regioni nord-orientali e buona parte del centro-sud, fatta eccezione per alcune zone della Sicilia, costa laziale e toscana, e pianura padana centro-orientale che mostrano temperature lievemente sopra la media e soprattutto Liguria, Piemonte, Lombardia e valli trentine, dove le anomalie positive sono più accentuate. Le regioni che ad Aprile maggiormente hanno risentito dell’effetto combinato del forte e prolungato deficit di pioggia e di temperature più alte della media sono Piemonte, Lombardia ed Emilia Romagna. La popolazione esposta a deficit di pioggia severo-estremo oscilla fra il 2% sul medio periodo (6 mesi) al 19% sul lunghissimo periodo (24 mesi). Dal punto di vista agricolo, infine, le colture più esposte sono ancora quelle irrigue con 50% della superficie affetta a siccità severo-estrema di lungo periodo, seguite dalle colture non irrigue e dai prati-pascoli.

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Indice SPI (Standardized Precipitation Index)

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Le piogge di Aprile, anche se concentrate soprattutto al sud, hanno concesso anche a quasi tutto il nord di chiudere il mese in media. Dal breve al lungo periodo, invece, persiste la condizione di deficit da moderato ad estremo soprattutto, ma non solo, al nord-ovest. L’indice a 12 mesi evidenzia una siccità anche in alcune zone della Calabria, Sicilia nord-orientale e Gargano. Rispetto agli ultimi 24 mesi tutte le regioni settentrionali presentano ancora estese zone con siccità severo-estrema, ma zone sparse con valori negativi si registrano anche fra Toscana e Marche, con zone più estese in Puglia.

Indice ESI (Evaporative Stress Index)

L’ESI indica qual è il tasso di ET rispetto alle condizioni normali. Nelle 4 settimane comprese fra il 27 Marzo e il 23 Aprile, i valori di anomalia sono negativi su tutto l’arco alpino e pianura padana centro-occidentale e diverse zone appenniniche centro-meridionali, e sud della Toscana nonostante il mese al centro-sud sia stato più fresco della norma. Rispetto ai valori dei 3 mesi (dal 30 Gennaio al 23 Aprile), c’è una intensificazione dei valori negativi al nord e un’espansione delle aree sotto stress dal Lazio in giù.
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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.