Dal punto di vista delle precipitazioni in Toscana Gennaio è stato più secco soprattutto nelle province settentrionali (Lucca, Pistoia e Massa) e nelle zone di Sud-Est. In media o leggermente superiori alla norma le aree centrali, dalla costa Livornese all’Appennino fiorentino.
Anche il numero di giorni piovosi dei capoluoghi è stato inferiore ai valori del periodo, con una media di circa -3 giorni.
Dal punto di vista termico Gennaio ha fatto registrare temperature massime sopra la media nella fascia centro-settentrionale, con le anomalie positive più significative sull’Appennino. Per effetto dell’inversione termica che ha interessato soprattutto le zone settentrionali, le anomalie positive relative alle temperature minime si sono verificate sui rilievi appenninici, oltre che in Val d’Elsa e sull’isola d’Elba.
N.B.: I dati di temperatura e pioggia provengono da stazioni del Consorzio LaMMA, Aeronautica Militare e SIR Toscana.
L’indice SPI preliminare calcolato sul breve periodo evidenzia un rientro alla normalità quasi ovunque e addirittura un surplus lungo le regioni Tirreniche, dovuto in particolare agli eventi meteorici occorsi a Novembre e Gennaio. Sul medio periodo persistono condizioni di siccità moderata nel Veneto e Piemonte occidentale. La situazione peggiore, però, continua ad essere quella di lungo periodo, con una siccità da moderata ad estrema che interessa una vasta area a cavallo del Po, buona parte della Toscana, Umbria e Marche, e le zone meridionali delle Murge e parte dell’Appennino della Basilicata
N.B.: Da Marzo 2022 l’indice SPI viene calcolato a partire da dati di pioggia del dataset globale MSWEP-GloH2O.
L’Indice giornaliero EDI (Effective Drought Index) sui 10 capoluoghi toscani mostra un primo mese del 2022 in linea con i valori medi.
Il grafico mostra l’andamento di EDI (indice giornaliero) delle principali città toscane da Gennaio 2017 all’ultimo mese disponibile.
Valori negativi indicano siccità con diverso grado di intensità, mentre valori positivi indicano situazioni di piovosità maggiore della norma.
Sono evidenti le siccità che hanno colpito la regione, in particolare nel 2017, nella prima metà del 2019 e nel 2021 (a Grosseto), così come il periodo umido nel 2018 e 2021.
N.B.: Per il periodo autunno-invernale le informazioni satellitari sono negativamente condizionate dalla copertura nuvolosa e gli indici TCI, VCI e VHI possono dare risultati meno attendibili.
L’indice TCI (Temperature Condition Index) della prima metà di Gennaio mostra condizioni di temperature più alte del normale su buona parte della penisola ed in particolare al sud. Nella seconda metà del mese, invece, queste condizioni anomale si concentrano in particolare sulle regioni settentrionali, Emilia-Romagna e Toscana.
L’indice VCI (Vegetation Condition Index) relativo ai boschi italiani per il mese di Gennaio mostra segnali di sofferenza sparsi. La prima parte del mese vede stress concentrati su settore alpino orientale. Nella seconda parte qualche segnale di stress si evidenzia in Abruzzo, Sicilia nord-orientale e Calabria.
L’indice complessivo VHI (Vegetation Health Index) non evidenzia particolari stress a parte dei segnali sull’Appennino Dauno (nella prima metà del mese), Alpi orientali e Po inferiore (nella seconda metà di Gennaio).
L’invaso di Bilancino, con 57,77 milioni di m3, che corrisponde all’83,6% della capacità totale, chiude Gennaio in flessione rispetto al valore registrato alla fine del mese precedente (61,38 milioni di m3) (dati Publiacqua S.p.A.).
Articoli della stampa locale e nazionale per il periodo considerato.
Cookie | Durata | Descrizione |
---|---|---|
cookielawinfo-checkbox-advertisement | 1 year | Set by the GDPR Cookie Consent plugin, this cookie is used to record the user consent for the cookies in the "Advertisement" category . |
cookielawinfo-checkbox-analytics | 1 year | Set by the GDPR Cookie Consent plugin, this cookie is used to record the user consent for the cookies in the "Analytics" category . |
cookielawinfo-checkbox-functional | 1 year | The cookie is set by the GDPR Cookie Consent plugin to record the user consent for the cookies in the category "Functional". |
cookielawinfo-checkbox-necessary | 1 year | Set by the GDPR Cookie Consent plugin, this cookie is used to record the user consent for the cookies in the "Necessary" category . |
cookielawinfo-checkbox-others | 1 year | Set by the GDPR Cookie Consent plugin, this cookie is used to store the user consent for cookies in the category "Others". |
cookielawinfo-checkbox-performance | 1 year | Set by the GDPR Cookie Consent plugin, this cookie is used to store the user consent for cookies in the category "Performance". |
CookieLawInfoConsent | 1 year | Records the default button state of the corresponding category & the status of CCPA. It works only in coordination with the primary cookie. |
elementor | never | This cookie is used by the website's WordPress theme. It allows the website owner to implement or change the website's content in real-time. |
Cookie | Durata | Descrizione |
---|---|---|
__cf_bm | 30 minutes | This cookie, set by Cloudflare, is used to support Cloudflare Bot Management. |
pll_language | 1 year | The pll _language cookie is used by Polylang to remember the language selected by the user when returning to the website, and also to get the language information when not available in another way. |
Cookie | Durata | Descrizione |
---|---|---|
_pk_id.1.a87b | 1 year 27 days | No description |
_pk_ses.1.a87b | 30 minutes | No description |
AWSALBTG | 7 days | No description available. |
AWSALBTGCORS | 7 days | No description available. |
experiments-fingerprint | 6 months | No description |
experiments-raw | 6 months | No description |
sessionid | 14 days | No description |
Indice che considera l’accumulo o il deficit di acqua giornaliero ed è funzione della pioggia necessaria al rientro dei parametri alla normalità, ovvero il recupero dopo il deficit accumulato a partire dall’insorgere di un evento siccitoso.
Si basa sul concetto di “precipitazione effettiva”, ovvero la somma della pioggia giornaliera con una funzione di riduzione legata al tempo (Byun & Wilhite, 1999).
Permette una rapida e precisa misura del livello corrente della risorsa idrica a disposizione e soprattutto consente l’individuazione di siccità anche di breve periodo.
Come per lo SPI, la standardizzazione permette il confronto fra stazioni collocate in aree geografiche e climatiche diverse.
La “precipitazione effettiva”, che indica la riduzione giornaliera della risorsa idrica, viene calcolata con la seguente equazione:
dove Pm è la pioggia m giorni prima; i rappresenta il numero di giorni durante i quali le piogge sono sommate per calcolare l’intensità della siccità. Di solito i è pari a 365 giorni, in quanto un anno può essere rappresentativo delle risorse idriche disponibili o immagazzinate per un lungo periodo.
Una volta calcolata la pioggia effettiva EPi e la pioggia effettiva media climatologica (MEP), viene calcolata la deviazione della precipitazione effettiva (DEP) dalla media (MEP) che indica un deficit o surplus di acqua per un dato giorno e luogo:
DEP = EP – MEP
Infine viene effettuato il computo del valore standardizzato della DEP, ovvero l’EDI:
EDI = DEP / ST(DEP)
dove ST(DEP) e la deviazione standard di ciascun DEP giornaliero.
Utilizzando valori giornalieri nell’elaborazione dell’indice, è più facile che, nell’andamento generale, si evidenzino dei picchi in cui precipitazioni abbondanti facciano ritornare, più o meno temporaneamente, la situazione nella norma.
La tabella seguente indica le classi di siccità o surplus in base ai valori dell’indice:
Byun HR., Wilhite D. A. (1999). Objective Quantification of Drought Severity and Duration. Journal of Climate. 12, 2747-2756