Bollettino Maggio 2023

Siccità Estrema

Intensità massima rilevata per alcune regioni

Situazione Generale

A fine Maggio la siccità di lungo periodo, a livello europeo, continua a non mollare la presa soprattutto sulle aree occidentali mediterranee e ad est.   In diverse zone dell’Europa sud-occidentale, infatti, persiste una siccità che si può far risalire a quasi due anni, nonostante le piogge di Maggio (in alcuni casi anche alluvionali) abbiano ridotto i deficit accumulati sul breve e medio periodo. In Spagna, ad esempio, Maggio si è chiuso con cumulati di pioggia nella media se non superiori in alcune aree, ma la riserva idrica media ha continuato ad essere inferiore al 50% (vedi immagine).   Anche in Italia le piogge, anche sopra la media, sono state benefiche (lì dove non sono state ovviamente “distruttive”, come nel caso degli alluvioni dell’Emilia Romagna).   Questo ha sicuramente incrementato la riserva idrica nei grandi laghi e bacini del nord, portando i valori quasi al valore massimo di invaso nel Lago Maggiore e d’Iseo e le altezze idrometriche finalmente sopra i valori medi del periodo, eccetto il Garda, che però si sta lentamente “mettendo in pari”.   Anche i livelli del Po, dopo mesi di stagnazione ben al di sotto dei valori medi, sono risaliti lungo l’intera asta, in particolare nella seconda metà del mese (con oscillazioni anche elevate dovute agli eventi di pioggia più intensi).   In Piemonte anche i livelli delle falde stanno aumentando, anche se i livelli di soggiacenza delle acque sotterranee (la distanza tra il piano campagna e il livello dell’acqua di falda) permangono ampi (Fonte: ARPA Piemonte).   Le precipitazioni di Maggio sono state anche a carattere nevoso e hanno ridotto il deficit da -64% di Marzo a -49% dei primi giorni di Giugno rispetto al periodo di riferimento 2011-2021 (Fonte: CIMA Foundation). Neve che però non è stata omogenea e si è concentrata specialmente sul settore occidentale delle Alpi.   Infine, anche il settore idroelettrico nel Nord Italia continua a mantenere valori di produzione superiori allo scorso anno, il peggiore dal 2016 (Fonte: ENTSO-E).   Previsioni per i prossimi mesi: Per quanto riguarda le temperature del trimestre Luglio-Settembre, i centri meteorologici europei sono pressoché concordi nell’indicare valori sopra la media su tutta Europa. In Italia, queste anomalie potrebbero essere più sentite sul settore settentrionale ed in particolare ad Agosto (con una probabilità fra il 50% e il 60%).   Per quanto riguarda le piogge, il trimestre dovrebbe essere più piovoso della media in particolare nel settore Mediterraneo e dell’Europa occidentale. In Italia, tali precipitazioni dovrebbero interessare in particolare Luglio ed Agosto, mentre a Settembre dovrebbero essere nella norma.   E’ da tener presente, però, che i mesi estivi sono caratterizzati di per sè da scarse precipitazioni.  

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Focus Mensile

Le temperature di Maggio, grazie soprattutto al periodo di instabilità che ha caratterizzato le prime due decadi del mese, sono risultate inferiori alla media (trentennio 1991-2020), quasi ovunque, eccetto sull’arco alpino pianura piemontese-lombarda, Liguria e costa toscana settentrionale. Nella terza decade si sono verificati giorni con valori anche di diversi gradi sopra la norma.
Indici di esposizione alla siccità
  • Percentuale di territorio regionale affetto da siccità severo-estrema: rispetto al breve e medio periodo, le piogge di Maggio hanno fatto recuperare il deficit praticamente ovunque, eccetto alcune aree ancora interessate da valori negativi in Piemonte e Valle d’Aosta (sui 6 mesi). Rispetto al lungo e lunghissimo periodo, invece, una percentuale più o meno variabile di territorio regionale del nord Italia continua ad essere interessata da siccità severo-estrema.
  • Percentuale di aree agricole interessate da siccità severo-estrema: le zone irrigue e a risaia continuano ad essere quelle maggiormente colpite dalla persistenza di un più intenso deficit di pioggia di lungo periodo (indice SPI12 e SPI24), seguite a distanza dai terreni non irrigui e i prati-pascoli.
  • Percentuale di popolazione esposta a siccità severo-estrema: anche la percentuale di popolazione interessata dalla siccità si riduce, annullandosi completamente per quanto riguarda i deficit di pioggia di breve-medio periodo, e attestandosi a 3% e 15% rispetto agli ultimi 12 e 24 mesi.

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Indice SPI (Standardized Precipitation Index)

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Le piogge di Maggio colorano di verde quasi tutta l’Italia, segno di un surplus anche molto elevato rispetto alla media. Queste precipitazioni di fatto danno un apporto positivo anche a livello stagionale e semestrale. La primavera, infatti, si chiude con valori sopra la media al centro-sud, Emilia Romagna (dove però parte di queste precipitazioni sono state dannose), Trentino Alto-Adige ed altre aree sporadiche alpine.   Il semestre risulta per lo più diviso fra aree con precipitazioni nella norma e surplus.   Rispetto agli ultimi 12 mesi, invece, sono ancora evidenti zone di siccità pluviometrica di varia intensità che interessano zone sparse del nord Italia.  

Indice VCI (Vegetation Condition Index)

Dal punto di vista dell risposta della vegetazione forestale, relativamente alla prima metà di Maggio sono evidenti ampie zone di stress sul settore centro-orientale delle Alpi, Appennino ligure e toscano settentrionale, Appennino abruzzese, Sicilia e parte della Sardegna. Nella seconda parte del mese permangono situazioni di stress simili, ma alcune zone con i valori più bassi potrebbero essere influenzate negativamente dal grado di copertura nuvolosa che ha caratterizzato il mese.
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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.