Bollettino Ottobre 2022

Siccità Estrema

Intensità massima rilevata per alcune regioni

Situazione Generale

A livello europeo i dati relativi al deficit di pioggia di lungo periodo confermano ancora una situazione critica diffusa su molti Paesi, con una estensione più o meno importante. Per quanto riguarda l’Italia, anche Ottobre è stato un mese da record. Le temperature medie sono state le seconde più alte dal 1800, con un’anomalia nazionale di poco più di +2°C, mentre al nord l’anomalia positiva di oltre 3°C è stata la più alta. Le precipitazioni sono state nettamente sotto la media, con circa -45% a livello nazionale, e la siccità severo-estrema relativa al solo mese di Ottobre ha interessato la zona padana meridionale e buona parte del centro-Italia. Nonostante le piogge di settembre, inoltre, diverse aree del Nord rimangono in condizioni di deficit grave di lungo periodo, così come parte della Calabria. Il livello del Po rimane al di sotto della media e anche i grandi laghi sono abbondantemente al di sotto del 50% della loro capacità di invaso, eccetto il lago di Como che si attesta al 54%.  

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Focus Mensile

Dall’analisi regionale emerge che le piogge di settembre hanno avuto un influenza nel ridurre il deficit di pioggia solo sul breve ed in parte sul medio periodo. Sul lungo periodo (12-24 mesi), invece le regioni settentrionali e la Calabria sono ancora interessate da una siccità severo-estrema, in particolare il Piemonte, con circa il 50% del territorio esposto al fenomeno. Di conseguenza, anche la % di popolazione esposta a siccità prolungata continua ad essere elevata, con quasi il 40% rispetto al deficit cumulato negli ultimi 12 mesi. Dal punto di vista agricolo i terreni irrigati sono ancora quelli più esposti sul lungo periodo, mentre su brevissimo termine il deficit pluviometrico ha interessato praticamente tutte le tipologie, dall’agricolo al prato-pascolo.    

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Indice SPI (Standardized Precipitation Index)

Cos'è lo SPI

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L’indice SPI di brevissimo periodo mostra chiaramente il forte deficit di pioggia accumulato su buona parte del centro-nord Italia, mentre sul trimestre sono evidenti le aree su cui le precipitazioni sono state più intense. Sul medio e ancor di più sul lungo periodo la siccità persiste su diverse aree del nord, ma anche al sud.

Indice ESI (Evaporative Stress Index)

Cos'è l'indice ESI
L’Evaporative Stress Index delle 4 settimane di Ottobre mette in evidenza le aree in cui è ancora presente una condizione di scarsa umidità del suolo e stress vegetativo. Tali aree sono ancora concentrate al nord e sono in linea con le forti anomalie termiche del mese.
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Indice VCI (Vegetation Condition Index)

Cos'è l'indice VCI
L’indice di stress della vegetazione calcolato sulle aree forestali mostra valori bassi su diverse aree dell’arco alpino, in particolare Valle d’Aosta e Trentino Alto-Adige (in quest’ultimo caso probabilmente dovuti all’azione combinata della siccità e dell’attacco parassitario del Bostrico tipografo) e anche sull’Appennino settentrionale, rilievi collinari toscani e sardi e alcune aree del sud.
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Indice VHI (Vegetation Health Index)

Cos'è l'Indice VHI
L’indice comprensivo VHI indica situazioni di stress in ambito forestale su alcune zone delle Alpi, boschi occidentali padani e dell’Appennino settentrionale e in Calabria meridionale e Sicilia orientale.
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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.