Bollettino Febbraio 2025

Siccità Estrema

Intensità massima rilevata per alcune regioni

Situazione Generale

Secondo i dati Copernicus, a livello globale questo è stato il terzo Febbraio più caldo registrato dal 1979, rispetto al periodo di riferimento 1991-2020, mentre a livello stagionale, questo è stato il secondo inverno più caldo dopo quello ’23-’24. A livello europeo, invece, questo mese presenta una lieve anomalia positiva di +0,4°C (vedi grafico), dovuta alle temperature sotto la media registrate sull’est Europa, che hanno compensato le temperature più alte del resto del continente. Le piogge sono state preminentemente sotto la media, eccetto in alcune aree quali Irlanda, Regno Unito meridionale, parte del sud della Francia, e centro Italia, dove a metà mese c’è anche stato un evento alluvionale nella parte meridionale della Toscana. Sul lungo periodo (12 mesi) la siccità severo-estrema interessa buona parte dei Paesi europei, con una percentuale che aumenta spostandosi verso est (vedi mappa interattiva).
  • Gli apporti nevosi, in termini di Equivalente Idrico Nivale (SWE) alla prima decade di Marzo, hanno un andamento negativo condiviso fra Alpi e Appennini. In generale persiste un deficit di circa -57% rispetto alla mediana 2011-2023, con il Bacino del Tevere che addirittura è a -95% (CIMA Foundation).
  • Gli invasi hanno un andamento diverso. La Puglia (Capitanata) è quella con la contrazione più alta rispetto al 2024, (Occhito presenta un riempimento fermo al 22%); Sardegna e Basilicata hanno un calo molto limitato, anche se in quanto a valori %, la Sardegna presenta una situazione migliore. Infine, la Sicilia presenta finalmente un incremento dei valori, anche se non omogeneo in tutti gli invasi (vedi grafico).
  • In merito ai grandi laghi del nord Italia, al 6 Marzo 2025, presentano tutti valori di riempimento ben al di sopra della media.
  • La produzione di energia idroelettrica in Sicilia e Sardegna nella settimana fra il 24 Febbraio e il 2 Marzo è nettamente superiore rispetto all’analogo periodo dello scorso anno.
Previsioni per i prossimi mesi
Per quanto riguarda le temperature dell’aria del trimestre Aprile-Giugno 2025, i dati d’insieme dei maggiori centri europei per le previsioni a medio termine continuano a fornire valori sopra la media su tutta Europa con una probabilità che quasi ovunque va dal 70 al 100%. Stessa cosa vale per le temperature superficiali del Mar Mediterraneo che dovrebbero restare al di sopra della media per tutto il trimestre con una probabilità del 70-100%. Per quanto riguarda le piogge, la previsione indica valori per lo più in media, con possibili spot secchi a Giugno, più concentrati al sud.

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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, nonchè sulla evaporazione dalle acque libere come laghi, bacini e fiumi. Le mappe di anomalia di Febbraio mostrano valori per lo più intorno alla media o positivi, tranne nel periodo 15-19 del mese, dove i valori sono risultati inferiori su diverse zone del Nord (in particolare regioni orientali) Liguria, Toscana e coste marchigiane. Lievi valori negativi sull’arco alpino centro-occidentale anche a fine mese.
Indici di esposizione alla siccità
  • Percentuale di territorio regionale affetto da siccità severo-estrema: il trimestre invernale è risultato particolarmente secco in alcune regioni del centro-nord occidentale, Puglia e Sicilia, anche se i territori interessato non erano molto ampi (massimo 11% nel Lazio). Il semestre autunno-invernale, invece, ha una maggiore concentrazione di aree affette da siccità severo-estrema al sud, in particolare Campania, Calabria e Sicilia. Su periodi più lunghi (12 e 24 mesi) Calabria e Sicilia sono affiancate dalla Puglia, con valori di territorio che vanno dall’8% al 22%.
  • Percentuale di aree agricole interessate da siccità severo-estrema: a parte le colture irrigue e le risaie, le altre maggiori tipologie colturali di interesse presentano una superficie esposta a siccità severo-estrema limitata, con i valori maggiori raggiunti per i prati-pascoli sul medio e lungo periodo (rispettivamente 5.2% e 4%).
  • Percentuale di popolazione esposta a siccità: una fetta di popolazione che oscilla fra il 17% e quasi il 40% è interessata da una siccità lieve o moderata, soprattutto sulle scale temporali breve e media. Un 3%, invece si trova sotto siccità severo-estrema relativamente al periodo autunno-invernale.

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Indice SPI (Standardized Precipitation Index)

Cos'è lo SPI

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A Febbraio le piogge sono state superiori alla media su Sicilia e Sardegna meridionali, alto Lazio, Toscana, Emilia, parte della Liguria e Piemonte occidentale e le regioni adriatiche Abruzzo e Molise. Al sud permangono ancora aree con deficit lieve-moderato, così come in Valle d’Aosta e Trentino Alto-Adige. L’inverno è risultato particolarmente siccitoso fra Toscana e Campania, Sardegna nord-occidentale, Piemonte e Valle d’Aosta. Deficit anche in Sicilia e parte della Sardegna, Calabria, Gargano e Marche. Dal semestre, indietro fino ai 24 mesi, l’Italia è ancora divisa in due con il Sud colpito da siccità e le regioni del nord e parte del centro con precipitazioni superiori alla norma.

Anomalie di Temperatura della Superficie Terrestre

La Land Surface Temperature – LST o temperatura superficiale è una Variabile Climatica Essenziale derivata da osservazioni satellitari e descrive processi quali gli scambi di energia e acqua fra l’atmosfera le superfici, sia che si tratti di terreni nudi, parte sommitale delle chiome di un bosco o di una coltura, strade o tetti di edifici, specchi d’acqua o fiumi, superfici innevate, ecc. Le temperature superficiali di Febbraio sono state superiori alla media ovunque, in particolare sulle zone montuose abruzzesi, Irpinia e lungo parte dell’arco alpino. Valori più in media sull’Appennino settentrionale.
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Indice ESI (Evaporative Stress Index)

Cos'è l'indice ESI
L’ESI indica qual è il tasso di evapotraspirazione rispetto alle condizioni normali, ed evidenzia tassi di utilizzo dell’acqua insolitamente alti o bassi. Nelle settimane fra il 23 Gennaio e 19 Febbraio le anomalie negative si sono concentrate soprattutto nelle regioni centrali e Alpi occidentali. Lievi valori negativi anche sull’Appennino meridionale e zone interne della Sardegna. Rispetto alle 12 settimane (27 Novembre ’24 – 19 Febbraio ’25) Quasi tutta la penisola presentava anomalie negative, particolarmente intense fra Romagna, Toscana, Umbria e alto Lazio.
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Rassegna Stampa

Articoli della stampa locale e nazionale per il periodo considerato.

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Altre Fonti di Dati

Archivio bollettini

Bollettini Drought Central
Archivio Lamma (2012-2018)

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Rassegna Stampa

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

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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 x; c 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.