Bollettino Aprile 2024

Siccità Estrema

Intensità massima rilevata per alcune regioni

Situazione Generale

Secondo i dati Copernicus, a livello globale, anche Aprile 2024 è stato il più caldo registrato, con un’anomalia di +1,58°C rispetto al periodo preindustriale 1850-1900 e di 0,67°C rispetto all’ultimo trentennio di riferimento 1991-2020. A livello europeo questo è stato il secondo Aprile più caldo, nonostante alcune zone abbiano fatto registrare temperature decisamente inferiori alla media, come in Scandinavia, o giorni con gelate, soprattutto sul finire del mese. Le piogge sono state superiori alla media sull’Europa occidentale, nord-orientale e nord-occidentale. Inferiori alla norma su diverse zone dell’Europa meridionale, Balcani occidentali, Romania e Bulgaria. Rispetto agli ultimi 24 mesi, la siccità interessa porzioni di territorio più o meno estesi di diversi Paesi europei, in particolare Spagna e settore orientale (vedi mappa).
  • grandi laghi del nord Italia, al 7 Maggio, mostrano 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). In Sicilia, al contrario, ad Aprile il riempimento medio rispetto alla capacità totale degli invasi era intorno al 30%, con i valori più alti al 65% e i più bassi al 4% (dati Regione Sicilia).
  • La produzione di energia idroelettrica fra il 22 e il 29 Aprile nelle regioni settentrionali della penisola era in media rispetto ai valori registrati dal 2016, mentre in Sicilia, per lo stesso periodo, si è raggiunto il minimo, con valori equiparabili al periodo dell’anno di minore produzione.
Previsioni per i prossimi mesi
Per quanto riguarda le temperature dell’aria del trimestre Giugno-Agosto, 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%  sul Mediterraneo centro-orientale e Spagna meridionale. Per quanto riguarda le piogge, i valori sono per lo più in media, eccetto l’Europa occidentale, in particolare la penisola Iberica, e Grecia e parte dei Balcani, dove c’è una probabilità del 40-50% di precipitazioni inferiori alla norma.

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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. I dati di anomalia di Aprile mostrano anomalie positive diffuse su buona parte del territorio italiano, in particolare al sud nella prima parte del mese.
Indici di esposizione alla siccità
  • Percentuale di territorio regionale affetto da siccità severo-estrema: le regioni meridionali la fanno da padrona dal brevissimo al lunghissimo periodo. Solo il trimestre non presenta zone con deficit elevato. Sui 24 mesi rimangono delle piccole percentuali di territorio esposto a siccità severo-estrema al nord. In Sicilia sono evidenti le condizioni di criticità anche comparando le immagini satellitari dell’isola a distanza di circa 1 mese (1 Aprile vs 5 Maggio).
  • Percentuale di aree agricole interessate da siccità severo-estrema: i valori di Aprile indicano che sul brevissimo periodo sono le aree con predominanza di colture non irrigue ad essere maggiormente interessate dal fenomeno (13,4%), seguite dai terreni misti. Rispetto agli ultimi 6 mesi il comportamento è analogo, anche se a breve distanza dalle colture non irrigue ci sono i prati-pascoli.
  • Percentuale di popolazione esposta a siccità: i valori di esposizione sono evidenti rispetto al singolo mese di Aprile con l’8% della popolazione affetta da livelli di deficit di pioggia severo-estremi. Valori simili si notano fra il medio (6 mesi) e lunghissimo periodo (24 mesi), con valori più contenuti nelle classi più critiche, in particolare quella severa.
Indici di pressione antropica sulla risorsa idrica
Presenze turistiche: fra i fattori che influiscono sul fabbisogno idrico c’è anche la pressione turistica, che risulta ancora maggiore durante un periodo di prolungata siccità. Se consideriamo la Sicilia, che attualmente è la regione che più sta soffrendo la crisi idrica, il totale di presenze turistiche che transita durante l’anno sul territorio regionale può arrivare a 3 volte la popolazione siciliana (dati ISTAT al 2022). Di queste, però, oltre il 60% si concentra in soli 4 mesi, i più caldi (vedi grafico), andando ad aumentare il fabbisogno idrico in un momento che comunque è anche il più secco dell’anno.

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Indice SPI (Standardized Precipitation Index)

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Ad Aprile le piogge sono state in media o superiori a nord e buona parte della Toscana. Sul resto della penisola estese porzioni di territorio hanno visto un deficit da lieve a estremo, in particolare sulla Sardegna e nel Lazio. Sul trimestre, il surplus domina anche in maniera elevata su tutte le regioni settentrionali e parte del centro; Deficit più sporadico fra Puglia e Sicilia. Il semestre Novembre-Aprile evidenzia le condizioni di elevata criticità di Sicilia e Calabria, a cui si aggiunge il Gargano, la Basilicata e la Sardegna sud-orientale. Il centro mostra una siccità da lieve a severa soprattutto sulle zone collinari e di pianura dei due versanti adriatico e tirrenico. Situazione analoga anche sul lungo e lunghissimo periodo (12-24 mesi), anche se i valori di deficit sono in parte inferiori. Rispetto al 24 mesi ci sono ancora situazioni spot di siccità al nord-est e nord-ovest.

Anomalie di Temperatura della Superficie Terrestre

Le anomalie di temperatura superficiale di Aprile si mantengo al di sopra della media quasi ovunque, eccetto buona parte delle zone alpine. I valori più alti sono sulla Sicilia e regioni meridionali ionico-adriatiche.
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Indice ESI (Evaporative Stress Index)

L’ESI indica qual è il tasso di evapotraspirazione rispetto alle condizioni normali. Le temperature costantemente superiori alla media dei mesi passati hanno fatto sì che i valori di anomalia dell’indice rimanessero negativi sulle regioni meridionali e centro-orientali, Appennino e zone alpine e prealpine. Il mese di Aprile, in particolare, mostra le anomalie più negative e un’estensione del fenomeno dal punto di vista spaziale.
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Indice VCI (Vegetation Condition Index)

La vegetazione forestale in Sicilia e Sardegna sud-orientale ha visto un aumento dello stress dovuto alla scarsità idrica fra la prima e la seconda metà di Aprile. Sull’Appennino e zone prealpine, invece, le anomalie positive di temperatura hanno favorito una ripresa vegetativa anticipata, ben evidente dai valori estremamente elevati dell’indice VCI.
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WebGis Siccità

Visualizza i grafici dell’andamento degli indici in uno specifico punto. Esporta mappe e grafici (png).

Rassegna Stampa

La rassegna stampa dell'Osservatorio Siccità: interviste, contributi, interventi e articoli pubblicati sui media nazionali.

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.