Bollettino Giugno 2024

Siccità Estrema

Intensità massima rilevata per alcune regioni

Situazione Generale

Secondo i dati Copernicus, a livello globale, questo è stato il Giugno più caldo registrato dal 1979 (+0.67°C rispetto al periodo di riferimento 1991-2020), e il 12 mese consecutivo con anomalie positive superiori a 1.5°C rispetto all’era preindustriale (1850-1900). Ma la cosa importante è inquadrare questi record in un contesto più ampio di incremento della temperatura costante (vedi grafico). A livello europeo le anomalie hanno una variabilità maggiore anche se comunque negli ultimi 15 anni circa i valori positivi sono preponderanti rispetto a quelli negativi, del tutto assenti da Ottobre 2022. Le piogge sono state superiori alla media su buona parte dell’Europa centro-ocidentale e settentrionale, con deficit concentrati sull’Italia, Grecia, Turchia e Paesi dell’est. Rispetto agli ultimi 12 mesi, la siccità interessa diversi Paesi europei, con un’estensione che varia da zona a zona. Grecia, diversi Paesi dell’est e Italia sono quelli con la percentuale maggiore (vedi mappa).
  • grandi laghi del nord Italia, al 18 Luglio, mostrano valori più o meno ampiamente 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). Negli invasi di Puglia, Basilicata, Sicilia e Sardegna, invece, i valori di riempimento di fine Giugno inizio Luglio oscillavano fra il 57% e il 10% medio rispetto al volume utile di regolazione (vedi grafico).
  • La produzione di energia idroelettrica nella settimana 8-14 Luglio in Sicilia è sempre ai valori minimi dal 2016.
Previsioni per i prossimi mesi
Per quanto riguarda le temperature dell’aria del trimestre Agosto-Ottobre, i dati d’insieme dei maggiori centri europei per le previsioni a medio termine indicano valori sopra la media su tutta Europa, in particolare  su centro-sud Italia e Paesi che si affacciano sul Bacino del Mediterraneo, con una probabilità che dal 70-100% del primo mese scende al 50-60% nel terzo. Le temperature superficiali del Mar Mediterraneo continuano a dare un segnale di valori superiori alla media per tutto il trimestre, con una probabilità maggiore sul settore centro-orientale. Per quanto riguarda le piogge, si prevedono, con una probabilità del 40-60% valori inferiori alla media sui Paesi mediterranei, in particolare su penisola Iberica, parte della Francia e Italia.

Clicca sulle immagini per ingrandire

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 Giugno è evidente il progressivo incremento dei valori positivi al centro-sud, che si attenuano, rimanendo però perlopiù positivi fra Puglia e Sicilia, solo nella pentade 24-28 Giugno.
Indici di esposizione alla siccità
  • Percentuale di territorio regionale affetto da siccità severo-estrema: nel mese di Giugno ci sono segnali di deficit più o meno intenso sulle regioni meridionali, in particolare in Calabria. Ma è sul lungo periodo che la siccità è più estesa, interessando, oltre che il sud e le isole maggiori, anche diverse regioni centrali (deficit a 12 mesi) e in minima parte Valle d’Aosta, Veneto e Friuli-Venezia Giulia (sui 24 mesi).
  • Percentuale di aree agricole interessate da siccità severo-estrema: colture non irrigue, prati-pascoli e terreni misti sono i più interessati dal fenomeno, in particolar modo sul lungo periodo (12 mesi).
  • Percentuale di popolazione esposta a siccità: i valori di esposizione sono evidenti sui 12 mesi, con circa il 36% della popolazione interessata da in maniera quasi equa da siccità lieve, moderata e severo-estrema.

Clicca sulle immagini per ingrandire

Indice SPI (Standardized Precipitation Index)

Clicca sulle immagini per ingrandirle.

A Giugno le piogge sono state inferiori alla media in particolare sul settore meridionale tirrenico e ionico di Campania, Basilicata e Calabria, con siccità lieve anche in diverse zone di Puglia, Lazio, Marche e Umbria. Sul trimestre e i primi sei mesi dell’anno il surplus di precipitazioni risulta estremo su tutto il nord, mentre la siccità al sud risulta di intensità per lo più lieve. Rimane grave la situazione rispetto agli ultimi 12 mesi, con tutte le regioni meridionali, Sardegna e parte delle regioni centrali che presentano una siccità da lieve a severo-estrema. Sui 24 mesi segnali sparsi di un deficit prolungato si notano ancora al sud e isole maggiori.

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 Giugno evidenziano una prevalenza di valori positivi, in particolare sulle regioni meridionali e Sicilia. Le perturbazioni che invece hanno interessato buona parte del nord, hanno influito anche sulle temperature che sono state inferiori alla media 1991-2020 in Pianura Padana, alta Toscana e alpi Pennine e Atesine.
Clicca l'immagine per ingrandirla.

Indice ESI (Evaporative Stress Index)

L’ESI indica qual è il tasso di evapotraspirazione rispetto alle condizioni normali. Le alte temperature al sud e le precipitazioni abbondanti al nord sono le discriminanti che dividono la penisola in due, soprattutto rispetto alle settimane di Giugno, quando valori negativi al sud e in una porzione della pianura padana occidentale si contrappongono ai valori positivi del resto della penisola. Per quanto riguarda il trimestre (10 Aprile – 2 Luglio) la situazione è simile, con valori negativi ancora più marcati al sud. I valori negativi delle aree pedemontane e appenniniche settentrionali sono “falsati” dalla presenza della copertura nevosa.    
Clicca l'immagine per ingrandirla.
Clicca l'immagine per ingrandirla.

Indice VCI (Vegetation Condition Index)

Nella prima parte del mese, a livello forestale, non si riscontrano stress sulla vegetazione se non in aree sparse dell’arco alpino (dove però c’è anche l’influsso della copertura nevosa e nuvolosa predominante che possono falsare i valori) e Sicilia centrale. Nella seconda parte del mese i valori si riducono, fino ad evidenziare uno stress piuttosto intenso in Sardegna, Calabria, Basilicata, Campania e Sicilia occidentale.
Clicca l'immagine per ingrandirla.
Clicca l'immagine per ingrandirla.

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.