Caratterizzazione e monitoraggiodella siccità

Percorso in materia ambientale
Palermo, 26 novembre 2008
Caratterizzazione e monitoraggio
della siccità
Antonino Cancelliere
Dipartimento di Ingegneria Civile e Ambientale
Università di Catania
[email protected]
www.dica.unict.it/users/acance
Ruolo degli ingegneri delle acque
E quindi saremo guardiani delle vostre messi e delle
vostre vigne, accertandoci che non siano mai
danneggiate dalla siccità o dalla pioggia battente
Aristophanes, Clouds
1
Indice
•
Definizioni e concetti base
•
Identificazione e caratterizzazione della siccità
•
Cenni sulla caratterizzazione probabilistica della
siccità
•
Sistemi di monitoraggio e preavviso della siccità
•
Previsione della siccità nelle regioni
mediterranee
Definizioni
• La siccità è un fenomeno complesso difficile da definire
• In generale, è opportuno distinguere tra:
• Siccità: Evento naturale ma temporaneo (casuale) di riduzione delle
precipitazioni (e delle connesse disponibilità idriche) rispetto ai valori
normali per un periodo di tempo significativo e su un’ampia regione
• Aridità: Condizione climatica naturale e permanente di scarse
precipitazioni nell’intero anno o in un lungo periodo dell’anno
• Carenza idrica: deficit temporaneo nel bilancio tra risorsa idrica
disponibile e domanda, avente causa naturale o antropica
• Scarsità idrica: deficit permanente tra risorsa idrica disponibile e
domanda in una regione
• Desertificazione: Processo permanente di degrado del sistema bioproduttivo (suolo, vegetazione, esseri viventi) provocato da cause
antropiche e da variazioni climatiche nelle zone aride, semiaride, subumide, secche
2
La siccità come calamità naturale
Popolazioni colpite nel periodo 1991- 2005
Danni materiali nel periodo 1991- 2005
Altro
Altro
23%
Uragani 2%
13%
Piene
31%
Siccità
27%
Piene
58%
Siccità
9%
Uragani
37%
Fonte: OFDA/CRED International Disaster Database. http://www.em-dat.net, UCL - Brussels, Belgium
Propagazione della siccità nel ciclo idrologico
Deficit di precipitazione
Siccità
Siccità
meteorologica
Suolo non saturo
Deficit di umidità del suolo
Siccità
Siccità agricola
Corsi d’acqua
Siccità
Siccità idrologica
Sottosuolo
Deficit dei
deflussi superficiali
Deficit degli
acquiferi
Sistemi di approvvigionamento idrico
Siccità
Siccità operativa
(carenza idrica)
idrica)
Misure per l’incremento
delle risorse e/o per la
riduzione delle domande
Riduzione della disponibilità idrica
Sistemi socio-economici
Misure per la
mitigazione degli impatti
dovuti a siccità
Impatti economici e
intangibili
3
Definizioni di siccità (1/2)
Siccità meteorologica :
Deficit di precipitazione (input) prodotto da fluttuazioni
atmosferiche dipendenti da:
i) fluttuazioni di energia solare
ii) processi terrestri (interazioni geofisiche oceanografiche)
iii) interazioni con la biosfera
Siccità agricola :
Deficit di umidità del suolo derivante da siccità meteorologiche
trasformate da meccanismi di accumulo nel suolo (ritardi
temporali e variazioni nelle quantità)
Definizioni di siccità (2/2)
Siccità idrologica :
Deficit di deflusso superficiale e sotterraneo derivante
rispettivamente dal deficit di precipitazione e dal deficit di
umidità del suolo trasformato da meccanismi di accumulo nei
corpi idrici naturali
Siccità operativa :
Riduzione dell’approvvigionamento idrico (effetto della siccità)
influenzato dalla presenza di invasi artificiali (capacità dei
serbatoi e regole d’esercizio) e dall’applicazione di misure di
mitigazione delle siccità
4
Effetti ritardati delle siccità
da Rasmusson et al., (1993)
Identificazione e caratterizzazione delle siccità
• La siccità è causata dalle anomalie (deficit) di variabili
idrologiche
• Anomalie: scostamenti negativi da condizioni “normali”
• Gli indici di siccità cercano di quantificare e caratterizzare
in maniera obiettiva e sintetica le condizioni di siccità sulla
base delle anomalie negative delle grandezze
idrometeorologiche
5
Indici di siccità
•
In letteratura, sono stati proposti forse più di 100 indici diversi (o non
tanto diversi…)
•
Nuovi indici vengono sviluppati dalla comunità scientifica man mano
che che nuove metodologie e/o nuove tipologie di dati diventano
disponibili
•
Vi è inoltre una richiesta dal punto di vista operativo di strumenti in
grado di monitorare e caratterizzare un fenomeno così elusivo come la
siccità
•
In generale una distinzione tra gli indici può essere fatta in base a:
–
–
–
–
–
Variabile in esame
Definizione delle condizioni normali
Scala temporale
Metodo di quantificazione delle anomalie (differenze, rapporti, etc)
Metodo di standardizzazione
Requisiti essenziali degli indici
• essere rappresentativi della siccità d’interesse
(meteorologica, agricola, idrologica)
• consentire di valutare la severità di una siccità a partire
dalla serie storica della variabile o delle variabili di
interesse
• consentire una facile interpretazione del fenomeno anche
da parte dei non specialisti
• essere espresso in una scala standardizzata, per
confrontare il fenomeno anche tra differenti stagioni e tra
regioni con caratteristiche climatiche diverse
• essere formulato, se possibile, in termini probabilistici, in
modo da consentire di valutare la probabilità di
verificarsi dell’evento
6
Principali indici di siccità
• Percentuale della precipitazione normale
• Percentile
• Standardized Precipitation Index (McKee et
al., 1993)
• Palmer Drought Severity Index (Palmer,
1965)
• Reconnaissance Drought Index (Tsakiris et
al., 2006)
Indici di siccità semplici
PERCENTUALE DELLA PRECIPITAZIONE NORMALE
Altezza complessiva di precipitazione in un prefissato intervallo temporale
(anno, trimestre, mese) divisa la corrispondente media di lungo periodo
(tipicamente 30-40 anni), espressa in percentuale
Valori della percentuale inferiori ad una soglia (ad es. 100%) indicano
condizioni di siccità
PERCENTILE
Percentile (frequenza) corrispondente
precipitazione in un intervallo fissato
all’altezza
complessiva
di
Valori di frequenza inferiori ad una soglia (ad es. 50%) indicano condizioni di
siccità
7
Standardized Precipitation Index (Indice di precipitazione standardizzata)
•L’indice si basa sulla considerazione che ciascun componente di un
sistema di risorse idriche reagisce a deficit di precipitazione su scale
temporali diverse
•Ad es.:
•
il contenuto idrico del terreno è influenzato dalla precipitazione a
piccola scala temporale (al più qualche mese)
•
i deflussi superficiali e sotterranei sono influenzati dalla
precipitazione a grande scala temporale (da qualche mese a più
anni)
•L’indice è calcolato a partire dai valori cumulati di precipitazione mensile
su diverse scale (k=3, 6, 9, 12, 24, 48 mesi).
Standardized Precipitation Index (SPI) (McKee et al., 1993)
• Vantaggi dello SPI:
- Richiede solo serie di precipitazioni
- Possibilità di utilizzare diverse scale
di aggregazione temporale;
- Possibilità di confrontare siccità in
aree anche climaticamente diverse
SPI Z
Z ≥ 2.00
Classi
Estremamente umido
1.50 ≤ Z < 2.00
Molto umido
1.00 ≤ Z < 1.50
Moderatamente umido
-1.00 ≤ Z < 1.00
Prossimo al normale
-1.50 ≤ Z < -1.00
Moderatamente secco
-2.00 ≤ Z < -1.50
Molto secco
Z ≤ -2.00
Estremamente secco
8
ANALISI DELLA SICCITA'
Stazione:
Bacino idrografico:
Zona idrografica:
Versante:
INDICE SPI
Sicilia
k=
12
Quota (m s.m.): n.d.
681,1
Precipitazione media annua (mm):
dic-2003
gen-1926
Periodo d'osservazione dal :
al:
set-1930
ago-2003
Periodo utile dei risultati dal:
al
876
Mesi:
n.d.
n.d.
n.d.
4
3
2
SPI
1
0
-1
-2
-3
-4
set-1921
set-1925
set-1929
set-1933
set-1937
set-1941
set-1945
set-1953
set-1957
set-1961
set-1965
set-1969
set-1973
set-1981
set-1985
set-1989
set-1993
set-1997
set-2001
4
3
2
SPI
1
0
-1
-2
-3
-4
set-1949
4
3
2
0
-2
-3
Caratteristiche dei periodi di siccità
(SPI < 0 e SPImin <= -1)
SPI
Numero e
Durata T k
(mesi)
ΣTk SPI
SPI min k
ΣTk SPI /T
Numero e durata (mesi) dei periodi con
SPI <= SPI soglia
siccità
miti
siccità
moderate
siccità
severe
siccità
estreme
(SPI < 0,0) (SPI <= -1,0)(SPI <= -1,5)(SPI <= -2,0)
numero
minimo
medio
mediano
massimo
totale
totale (%)
-2,560
-0,029
-0,050
2,710
16
6
22
-59,89
-20,88
-2,56
-1,78
-1,15
-0,89
52
355
-2,95
-334,10
-1,12
-0,49
16
6
22,19
33
1
4,94
16
1
3,31
7
1
2,29
52
355
40,53
22
163
18,61
11
53
6,05
8
16
1,83
Andamento temporale della serie di SPI a k=12 mesi relativa alla stazione di Acireale
ANALISI DELLA SICCITA'
Stazione:
Bacino idrografico:
Distretto idrografico:
Versante:
INDICE SPI
Acireale
Bacini minori fra Simeto e Alcantara
7. EST-SETTENTRIONALE
EST
k=
12
Quota (m s.m.):
Precipitazione media annua (mm):
gen-1921
Periodo d'osservazione dal :
al:
set-1924
Periodo utile dei risultati dal:
al
Mesi:
194
814
dic-2000
ago-2000
912
4
3
2
SPI
1
0
-1
-2
-3
-4
set-1921
set-1925
set-1929
set-1933
set-1937
set-1941
set-1945
ago-1953
ago-1957
ago-1961
ago-1965
ago-1969
ago-1973
set-1981
set-1985
set-1989
set-1993
set-1997
set-2001
4
3
2
1
SPI
-4
set-1977
0
-1
-2
-3
-4
ago-1949
ago-1977
4
3
2
1
SPI
SPI
1
-1
0
-1
-2
-3
-4
set-1977
9
Andamento temporale della serie di SPI a k=36 mesi relativa alla stazione di Acireale
ANALISI DELLA SICCITA'
Stazione:
Bacino idrografico:
Distretto idrografico:
Versante:
INDICE SPI
Acireale
Bacini minori fra Simeto e Alcantara
7. EST-SETTENTRIONALE
EST
k=
36
Quota (m s.m.):
Precipitazione media annua (mm):
gen-1921
Periodo d'osservazione dal :
al:
set-1924
Periodo utile dei risultati dal:
al
Mesi:
194
814
dic-2000
ago-2000
912
4
3
2
SPI
1
0
-1
-2
-3
-4
set-1921
set-1925
set-1929
set-1933
set-1937
set-1941
set-1945
ago-1953
ago-1957
ago-1961
ago-1965
ago-1969
ago-1973
set-1981
set-1985
set-1989
set-1993
set-1997
set-2001
4
3
2
SPI
1
0
-1
-2
-3
-4
ago-1949
ago-1977
4
3
2
SPI
1
0
-1
-2
-3
-4
set-1977
Indice SPI in Sicilia: Gennaio 2002
10
Indice SPI in Sicilia: Gennaio 2005
Mappe dell’indice SPI nel Mediterraneo
11
Serie storica dello SPI per diversi k (stazione di
Acireale)
Serie dello SPI in 43 stazioni in Sicilia (k=12 mesi)
SPI = -2,0
-2,0 < SPI = -1,5
-1,5 < SPI = -1,0
-1,0 < SPI = 0
-0,0 < SPI < 1,0
1,0 = SPI < 1,5
1,5 = SPI < 2,0
SPI = 2,0
12
Serie dello SPI in 43 stazioni in Sicilia (k=36 mesi)
SPI = -2,0
-2,0 < SPI = -1,5
-1,5 < SPI = -1,0
-1,0 < SPI = 0
-0,0 < SPI < 1,0
1,0 = SPI < 1,5
1,5 = SPI < 2,0
SPI = 2,0
Serie dello SPI in 43 stazioni in Sicilia (k=24 mesi)
Piet Mondrian, Broadway Boogie Woogie, 1949
13
Estensione areale
Precipitation Xk,t
Station 2
Precipitation Xk,t
Station 1
Time t
Station 1
a2=.15
Station 1
a1=.20
Station 4
Precipitation Xk,t
Station 2
Time t
Station 4
Time t
a4=.25
Station 3
Station 5
a3=.25
a5=.15
Precipitation Xk,t
Station 3
Precipitation Xk,t
Station 5
Time t
Time t
L=4
2
Areal coverage of deficit
Adt
deficit
Dt Dt
ArealAreal
weighted
deficit
2.5
DC
1.5
1.5
11
0.5
0.5
00
1
1
2
2
3
3
4
4
5
6
5
6
Time t
Time t
7
7
8
8
9
10
10
9
1
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Time t
1,00
Ad =
Somma
delle aree
Ak con
SPI(i,j,k)
< 0,0 e
SPImin(s)
<= -1,0
0,90
0,80
0,70
0,60
0,50
regione: SICILIA
Indice SPI (k = 12 mesi)
area critica:
SPI soglia
e SPI min <=
gen-26
periodo osservazione dal:
al
set-30
periodo utile dei risultati dal:
al
scala di aggregazione temporale: mese
0,75
0,00
-1,00
dic-03
ago-03
0,40
Ac = area
critica
0,30
0,20
0,10
set-02
set-98
set-94
set-90
set-86
set-82
set-78
set-74
set-70
set-66
set-62
set-58
set-54
set-50
set-46
set-42
set-38
set-34
0,00
set-30
a) Area interessata da condizioni di siccità (in rapporto all'area totale)
0
-1
SPIr =
SPI ragg., se
Ad >= Ac
SPI r
-2
set-02
set-98
set-94
set-90
set-86
set-82
set-78
set-74
set-70
set-66
set-62
set-58
set-54
set-50
set-46
set-42
set-38
set-34
-3
set-30
Ad = Σ Ak (SPI(i,j,k) < 0,0 e SPI
minimo
(s) <= -1,0)
Indice SPI in Sicilia: : estensione areale
b) Valore dell'indice SPI ragguagliato, calcolato quando l'area interessata da condizioni di
siccità è superiore all'area critica Ac
14
Aree di deficit nel periodo 1987-1992 per diverse classi di SPI a k=12
mesi
1.00
0.90
Deficit Area (%)
0.80
0.70
0.60
0.50
0.40
0.30
0.20
0.10
0.00
Jan-87
Jan-88
Jan-89
Jan-90
Jan-91
Jan-92
Time
Mild
Moderate
Severe
Extreme
Aree di deficit nel periodo 1997-2003 per diverse classi di SPI a k=12
mesi
1.00
0.90
Deficit Area (%)
0.80
0.70
0.60
0.50
0.40
0.30
0.20
0.10
0.00
Jan-97
Jan-98
Jan-99
Jan-00
Jan-01
Jan-02
Jan-03
Jan-04
Time
Mild
Moderate
Severe
Extreme
15
Palmer Hydrological Drought Index (Palmer, 1965)
E’ basato sul bilancio idrologico mensile di lungo periodo, elaborato
utilizzando serie di precipitazione e temperature
Z
PH ij = 0 . 897 PH ij−1+ ij
3
Precipitazione mensile
Precipitazione climaticamente appropriata per le
condizioni esistenti (CAFEC)
Z ij = ( Pij − PCAFEC ij ) ⋅ K ij
Fattore di standardizzazione
dove
PCAFEC ij = α j ⋅ PEij + β j ⋅ PRij + γ ij ⋅ PROij + δ ij ⋅ PLij
Palmer
PEij = Evapotraspirazione pot.
PRij = Ricarica idrica pot.
PRO ij =
Deflusso pot
PLij = Perdita idrica pot.
≤4
- 4 to -3
Classi
Palme
Siccità estrema r1 to 2
Siccità severa
2 to 3
- 3 to -2
Siccità
- 2 to –1 moderata
Siccità leggera
-1 to 1
Classi
Poco piovoso
Mediamente umido
3 to 4
Severamente umido
≥4
Estremamente
umido
Normale
Calcolo dell’indice di Palmer
• Fase I: bilancio idrologico del terreno per ricavare i
parametri α, β, γ, δ rappresentativi del clima dell’area
d’interesse
a j = ET j / PE j β j = R j / PR j γ j = RO j / PRO j δ j = L j / PL j
• Fase II: calcolo di PCAFECij
• Fase III: calcolo dell’anomalia idrica Zij
• Fase IV: rianalisi di Zij al fine di determinare l’inizio e
la fine dei periodi di siccità
16
Indice di Palmer
Palmer index
ANALISI DELLA SICCITA'
set-34
set-38
set-42
set-58
set-62
set-66
set-70
set-82
set-86
set-90
set-94
194
140
818,9
17,2
ago-96
set-46
set-30
set-54
10
8
6
4
2
0
-2
-4
-6
-8
-10
Quota (m s.m.):
Capacità idrica utilizzabile AWC (mm):
Precipitazione media annua (mm):
Temperatura media annua ( °C ):
set-28
Periodo utile dei risultati dal:
al:
Bacini minori fra Simeto e Alcantara
7. EST-SETTENTRIONALE
EST
gen-26
dic-96
al:
set-78
PHDI
10
8
6
4
2
0
-2
-4
-6
-8
-10
INDICE DI PALMER PHDI
Acireale
set-26
10
8
6
4
2
0
-2
-4
-6
-8
-10
PHDI
Stazione:
Bacino idrografico:
Distretto idrografico:
Versante:
Periodo d'osservazione dal :
set-50
•
PHDI
•
L’indice di Palmer ha trovato nel passato notevole diffusione per il
monitoraggio delle siccità
Esistono diverse versioni dell’indice originale PDSI (per es. PMDI, PHDI,
Z-index etc.)
Gli sviluppi recenti sono orientati a migliorare la metodologia di stesura del
bilancio idrico del suolo, ovvere del calcolo dell’evapotraspirazione
potenziale (originariamente calcolata tramite il metodo di Thornthwaite)
set-74
•
17
PHDI
PHDI
PHDI
Andamento temporale della serie dell’indice di Palmer relativa a Salso a Pozzillo
10
8
6
4
2
0
-2
-4
-6
-8
-1 0
0 9 -1 92 1
0 9 -1 9 2 5
09 -1 9 29
0 9 -1 9 3 3
0 9 -1 93 7
0 9 -1 9 4 1
0 9 -1 94 5
10
8
6
4
2
0
-2
-4
-6
-8
-1 0
0 9 -1 94 9
0 9 -1 9 5 3
09 -1 9 57
0 9 -1 9 6 1
0 9 -1 96 5
0 9 -1 9 6 9
0 9 -1 97 3
10
8
6
4
2
0
-2
-4
-6
-8
-1 0
0 9 -1 97 7
0 9-1 9 8 1
0 9 -1 9 8 5
0 9 -1 9 8 9
0 9 -1 99 3
0 9-1 9 9 7
0 9 -2 0 0 1
ANALISI DELLA SICCITA'
PHDI
PHDI
PHDI
INDICE DI PALMER PHDI
Sicilia
12-2003
Quota (m s.m.): n.d.
Capacità idrica utilizzabile AWC (mm):
150
Precipitazione media annua (mm):
680,8
Temperatura media annua ( °C ):
16,4
Periodo utile dei risultati dal:
09-1930
al:
08-2003
09-1929
09-1933
09-1937
09-1941
09-1945
09-1953
09-1957
09-1961
09-1965
09-1969
09-1973
09-1981
09-1985
09-1989
09-1993
09-1997
09-2001
Stazione:
Bacino idrografico:
Zona idrografica:
Versante:
Periodo d'osservazione dal :
n.d.
n.d.
n.d.
10
8
6
4
2
0
-2
-4
-6
-8
-10
09-1921
09-1925
10
8
6
4
2
0
-2
-4
-6
-8
-10
09-1949
10
8
6
4
2
0
-2
-4
-6
-8
-10
09-1977
01-1926
al:
Caratteristiche dei periodi con
PHDI <= -1
PHDI
Numero e
Durata T
(mesi)
ΣT PHDI
PHDI min
ΣT PHDI
Numero e durata (mesi) dei periodi con
PHDI <= PHDI soglia
/
T
siccità
miti
siccità
moderate
siccità
severe
siccità
estreme
(PHDI <= -1) (PHDI <= -2) (PHDI <= -3) (PHDI <= -4)
numero
minimo
medio
mediano
massimo
totale
totale (%)
-4,530
-0,140
-0,695
5,250
56
1
7
-143,04
-13,80
-4,53
-1,79
-2,82
-1,57
58
379
-1,01
-772,85
-0,48
-1,01
56
1
7
27
1
6
14
1
3
3
1
2
58
379
43,26
35
170
19,41
10
39
4,45
3
5
0,57
18
Andamento delle serie temporali dell’indice di Palmer in Sicilia
PHDI ≤ -4,0
-4,0 < PHDI ≤ -3,0 -3,0 < PHDI ≤ -2,0 -2,0 < PHDI ≤ -1,0 -1,0 < PHDI < 2,0 2,0 ≤ PHDI < 3,0
3,0 ≤ PHDI < 4,0
PHDI ≥ 4,0
Indice di Palmer in Sicilia: Gennaio 2002
19
Indice di Palmer in Sicilia: Gennaio 2005
Ad =
Somma
delle aree
Ak con
PHDI(i,j,k)
<=
PHDIs(j,k)
0,90
0,80
0,70
0,60
0,50
ANALISI REGIONALE DELLA SICCITA'
APPLICAZIONE ALL'INDICE DI PALMER
regione: SICILIA
area critica:
Indice di Palmer PHDI
PHDI soglia:
gen-26
periodo osservazione dal:
al
set-28
periodo utile dei risultati dal:
al
scala di aggregazione temporale: mese
0,75
-1
dic-96
ago-96
0,40
0,30
Ac = area
critica
0,20
0,10
set-92
set-88
set-84
set-80
set-76
set-72
set-68
set-64
set-60
set-56
set-52
set-48
set-44
set-40
set-36
0,00
set-32
a) Area interessata da condizioni di siccità (in rapporto all'area totale)
0
-1
-2
PHDIr =
PHDI ragg.,
se Ad >= Ac
-3
-4
-5
set-92
set-88
set-84
set-80
set-76
set-72
set-68
set-64
set-60
set-56
set-52
set-48
set-44
set-40
set-36
set-32
-6
set-28
PHDIr
soglia
Ad = Σ Ak (PHDI(i,j,k) < PHDI
1,00
set-28
(j,k))
Indice di Palmer in Sicilia: : estensione areale
b) Valore dell'indice di Palmer ragguagliato, calcolato quando l'area interessata da condizioni di siccità è superiore
all'area critica Ac
20
Correlazione tra l’indice di Palmer e lo SPI
0,9
Trapani
Corleone
0,8
Sciacca
0,7
Agrigento
0,6
R
Bivona
0,5
Vittoria
0,4
Lentini
Acireale
0,3
Floresta
0,2
Taormina
0
6
12
18
24
30
36
42
48
k (mesi)
Reconnaissance Drought Index (RDI)
• RDI (αk)
k
∑P
αk =
j
j =1
k
∑ PET
j
j =1
• RDI normalizzato (RDIn)
RDI n (k ) =
αk
−1
αk
• RDI standardizzato (RDIst)
RDI st (k ) =
y k − yk
σ̂ k
21
Confronto tra lo SPI (ottobre, k=12) e l’indice RDI
standardizzato (stazione di Catania)
3
y = 0.9888x - 0.0012
r=0.9887
2
R = 0.9776
2
RDI
1
0
-3
-2
-1
0
1
2
3
-1
-2
-3
SPI
Indici basati su immagini da satellite
• Normalized Difference Vegetation index (NDVI; Tucker,
1979) rappresenta forse il primo tentativo, ancora molto in
voga
• L’indice NDVI ha subito numerose estensioni e modifiche,
al fine di sfruttare meglio nuovi sensori
• Indici più recenti sono basati sulla copertura nuvolosa
• Nonostante questi indici possano trovare applicazione ai
fini del monitoraggio della siccità, essi non hanno ancora
larga diffusione:
– Complessità nell’acquisizione dei dati e nella loro elaborazione
– La disponibilità di nuovi sensori tende a modificare gli indici, e
conseguentemente i dati storici (utili per la calibrazione), risultano
disomogenei
• Tuttavia, alcuni esempi esistono, per es. copertura
assicurativa in Spagna
22
Perché occorre un approccio probabilistico per lo studio delle siccità?
• Le siccità (al pari delle piene) hanno un carattere
intrinsecamente stocastico con una elevata variabilità
temporale e spaziale
• Gli approcci tradizionali (per es. analisi di frequenza)
non possono essere applicati a causa di:
– Numero limitato di siccità generalmente osservato
– Necessità di prendere in considerazione più di una
caratteristica alla volta
• I risultati dell’analisi probabilistica possono trovare
utili applicazioni per l’analisi del rischio di siccità
(ad es. calcolo dei danni attesi)
Obiettivi dell’analisi probabilistica di siccità
• Derivare le probabilità di eventi di siccità “critici”
• P[L≥lo], P[L=lo]
• P[D>do]
• P[I>io]
O anche
• P[L≥lo,D>do]
• P[L≥lo,I>io]
• Derivare i momenti (medie, scarti quadratici medi,
etc.) delle caratteristiche di siccità
• Stimare il tempo di ritorno di eventi di siccità
“critici”
23
Metodo dei run
1200
1100
L=4
L=1
L=4
L=1
L=5
L=1
Soglia di
troncamento xo
1000
Precipitation (mm)
Variabile idrologica
Xt
900
800
Deficit
700
600
D=74 mm
D=189 mm
500
D=90 mm
D=338 mm
D=456 mm
Durata (lunghezza)
di siccità
D=197 mm
400
Deficit cumulato
Time (years)
Intensità
Durata:
L(s) = if – ii+1 1 con if e ii tali che d(i) >0 per ii≤ i ≤ if e d(i)=0 per i=ii-1 and i=if+1
if
Deficit cumulato:
D( s ) = ∑ d ( i )
Intensità:
ID (s) =
i =ii
D( s )
L(s)
Metodo dei run
• Vantaggi
– Obiettività
– Consente di derivare analiticamente le distribuzioni di
probabilità delle caratteristiche e i relativi tempi di
ritorno
– Utile in fase di pianificazione (valutazione del rischio di
siccità, definizione di siccità di progetto)
• Svantaggi:
– Inapplicabile per il monitoraggio in tempo reale
– Caratteristiche sensibili a piccoli surplus che
interrompono una siccità
24
Scelta della soglia di troncamento
• Dipende da:
– variabile idrologica in studio
– scala temporale utilizzata
• Deve essere rappresentativa del livello di utilizzazione della
risorsa idrica descritta dalla variabile idrologica considerata
• Viene spesso valutata come:
– misura di tendenza centrale della variabile (es. media o mediana)
– funzione della media µx e dello scarto quadratico medio σx (Ben-Zvi,
1987)
– un valore della variabile di prefissata probabilità: x0=F-1(x) (Zelenhasic and
Salvai, 1987).
Metodo dei run per l’analisi di siccità regionali
K
A d ( i ) = ∑ I[h ( i, k ) ] A ( k )
k =1
I [h ( i , k ) ] = 1 if h ( i, k ) < h 0 (k)
I [h ( i , k ) ] = 0 if h ( i , k ) ≥ h 0 (k)
K
d (i ) =
∑ [h
0
( k ) − h ( i , k ) ]⋅ I [h ( i , k ) ]A ( k )
k =1
if
Ad ( i ) > Acrit
L(r) = if(r) - ii(r)+1
with d(i) > 0 for ii(r) ≤i≤ if(r)
d(ii(r) - 1) = 0, d(if(r) + 1) = 0
D (r) =
if
∑ d (i)
i= ii
25
Stima del tempo di ritorno di siccità
(1/2)
Tempo di ritorno: tempo d’interarrivo Td medio tra due eventi
N


critici
E [Td ] = EQ>q0
 Ld A + Ln + ∑ (Ld A i + Ln )

i
i =2

Stima del tempo di ritorno di siccità
Tempo di ritorno: E[Td ] =
Siccità critiche A
1
1
⋅
P[A] p1 p0
[
(2/2)
p0 = P x ≤ x0
]
e p1 = 1 − p0
Probabilità di accadimento di siccità critiche P[A]
Evento A
Formula
1) A = {Ld= lc (lc=1,2,…)}
P[Ld = lc ] = f ( L = lc ) = p1 ⋅ (1 − p1 )lc −1
2) A = {Ld≥ lc (lc=1,2,…)}
P[Ld ≥ lc ] = (1 − p1 )lc −1
3) A = {D>dc}

 d * 
∞


P[Dc > d c ] = ∫ f Dc ( z ) d z = 1 − G f1, c 

g1 

dc





∞
d * 
P[Dc > d c , Ld = lc ] = ∫ f Dc , Ld ( z, lc ) d z = 1 − G lc f 2 , c  ⋅ p1 (1 − p1 )lc −1

g 2 

dc



4) A = {D>dc and
Ld= lc (lc=1,2,…)}
5) A = {D>dc and
Ld ≥ lc (lc=1,2,…)}

d * 
∞ ∞
∞ 

P[Dc > d c , Ld ≥ lc ] = ∫ ∑ f Dc ,Ld ( z, l ) d z = ∑ 1 − G lf 2 , c  ⋅ p1 (1 − p1 )l −1
g 2 

l =lc 
dc l =lc



Bonaccorso et al. (2003), Cancelliere et al. (2004)
26
Analisi spaziale dei tempi di ritorno di siccità in Sicilia
dc*=1 x0 = xˆ − 0.2 s x (α=0.2)
dc*=1
x0 = xˆ (α=0)
Finalità dei sistemi di monitoraggio delle siccità
• Segnalare tempestivamente la possibile insorgenza del
fenomeno siccitoso e di seguire la sua evoluzione nel
tempo e nello spazio
• Offrire agli enti preposti alla gestione dei sistemi idrici e al
governo delle acque le informazioni necessarie per la
predisposizione di interventi volti a ridurre la vulnerabilità
alla siccità dei sistemi idrici e l’adozione di misure di
mitigazione della siccità
27
Esempi di sistemi di monitoraggio delle siccità
• Sistemi a scala nazionale
– National Drought Mitigation Center
(http://www.ndmc.unl.edu)
– Australian Bureau of Meteorology
(http://www.bom.gov.au/climate/drought/)
• Sistemi a scala globale
– Inter-Agency Standing Committee
(http://www.hewsweb.org/drought/)
– Global Drought Monitoring dell'University College
London (http://drought.mssl.ucl.ac.uk/drought.html)
Caratteristiche comuni dei sistemi di monitoraggio delle siccità
• Rappresentazione grafica dei risultati al fine di
favorire una facile e immediata valutazione della
severità di un evento in atto, nonché della sua
evoluzione nel tempo e nello spazio
• Diffusione delle informazioni attraverso un sito web
pubblico, accessibile al maggior numero di utenti,
oltre che alle agenzie ed enti direttamente interessati
• Descrizione delle condizioni di siccità attraverso il
confronto delle osservazioni correnti con valori
considerati "normali" (ad es. media di lungo periodo o
mediana), e attraverso numerosi indici di siccità
28
29
30
31
US Drought monitor
• Mappe di condizioni di siccità basate su una combinazione
di più indici, corrette sulla base di giudizi soggettivi di
esperti (agenzie governative, ministero dell’agricoltura,
servizio meterologico nazionale, etc.)
• Classi di siccità D0-D4, D0 zone con siccità incipiente, D4
siccità eccezionale
• Ulteriore classificazione sulla tipologia di impatti di una
siccità in corso
– A = agricoltura (colture, pascoli, etc.)
– H = risorse idriche (fiumi, serbatoi, acque sotterranee)
32
US Drought monitor
US Drought monitor
33
US Drought monitor
Drought impact reporter
34
Esempi di bollettini di siccità: APAT
Esempi di bollettini di siccità regionali
Protezione Civile, Calabria (http://www.protezionecivilecalabria.it/index.asp?siccita)
ARPA Basilicata (http://www.settoreimpc.it/idrometeorologico/spi.asp)
35
Esempi di bollettini di siccità regionali
ARPA Piemonte (www.arpa.piemonte.it)
ARPA Emilia Romagna (www.arpa.emr.it/ia_siccita)
Esempi di bollettini di siccità regionali
Osservatorio delle Acque Agenzia dei rifiuti e delle acque, Sicilia
SPI at k=24 months (August 2005)
Stored volumes in reservoirs (December 2000)
36
Bollettino mensile per il monitoraggio della siccità in Sicilia
• Sviluppato dal DICA dell’Università di Catania per
l'Ufficio Idrografico Regionale della Sicilia
(www.uirsicilia.it), oggi Osservatorio delle Acque
dell’Agenzia dei Rifiuti e delle Acque
• Il bollettino contiene:
– Informazioni di tipo grafico e tabellare sulle condizioni di
siccità e sullo stato delle riserve idriche
– Descrizione degli indici utilizzati
– Analisi di dettaglio delle siccità storiche verificatesi negli
ultimi 80 anni
– Informazioni relative alle stazioni pluvio-termometriche
utilizzate ai fini del monitoraggio
Tipologie di informazioni nel bollettino
• Il bollettino contiene diverse tipologie di indici:
– informazioni relative alla precipitazione:
• valori registrati in uno o più mesi
• rapporto tra i valori registrati e quelli medi osservati nel
passato
• differenza rispetto alla media
– Standardized Precipitation Index, SPI (McKee et al.,
1993)
– Indice PHDI (Palmer, 1965)
– Informazioni relative ai volumi invasati nei principali
serbatoi di regolazione e ai livelli piezometrici di
alcuni pozzi rappresentativi dei principali acquiferi.
37
Osservazioni dalla
rete di stazioni in
telemisura UIR
Cartografia
georeferenziata
della Sicilia
Caratteristiche dei
serbatoi e serie dei
volumi invasati
Bollettino per il
monitoraggio
della siccità
Precipitazioni
Isolinee dei valori
mensili e cumulati a
3, 6, 9, 12 mesi in
mm ed in rapporto
ai valori normali.
Serie storiche nelle
stazioni
Serie storiche
termometriche e
pluviometriche dal 1921
Volumi invasati
nei serbatoi
Mappa a colori dei
Deficit di
valori mensili (106
precipitazione m3)ed in rapporto ai
Temperature
Isolinee dei valori
mensili e delle medie
nei 3, 6, 9, 12 mesi
precedenti in °C ed
in rapporto ai valori
normali.
Serie storiche nelle
stazioni
Indice SPI
Isolinee dei
valori mensili per
k=3, 6, 9, 12, 24
mesi
Serie storiche
nelle stazioni
Indice Palmer
Freatimetri
Isolinee dei valori Serie storiche dei
mensili
livelli freatimetr.
Serie storiche di
precipitazione
Serie storiche
nelle stazioni
Serie storiche
delle portate
emunte
Isolinee dei valori
mensili
Siccità storiche
identificate con il
metodo del run a
scala mensile e
trimestrale
valori normali
Serie storiche nelle
stazioni
Previsione di indici di siccità
•
Una efficace mitigazione degli effetti negativi delle siccità non può
prescindere da una tempestiva segnalazione dell’insorgenza del fenomeno
•
La disponibilità di strumenti di previsione in grado di fornire indicazioni
sulla probabile evoluzione del fenomeno può consentire una più accurata
selezione e attivazione delle misure di mitigazione appropriate
•
Diverse tipologie di previsioni:
– Calcolo della probabilità di transizione tra una classe di siccità presente ed una
futura (ad es. tra tre mesi)
– Previsione dei valori futuri degli indici
•
La previsione deve tenere conto delle incertezze attraverso una stima
dell’errore di previsione
•
L’indice Standardized Precipitation Index si presta ad essere utilizzato ai
fini previsionali in quanto:
– E’ largamente utilizzato nel mondo
– La sua distribuzione di probabilità è nota
38
Probabilità di transizione
1
0.5
0
Non siccità
P[N] = 84,1%
SPI
-0.5
-1
Moderata
P[Mo] = 9,1%
Severa
P[Se] = 4,4%
Estrema
P[Es] = 2,2%
-1.5
-2
-2.5
Mese
τ
τ+Μ
Probabilità di transizione
1
P[N] = 84,1%
P[N/N]=96,2%
Moderata
P[Mo] = 9,1%
P[Mo/N]=3,5%
Severa
P[Se] = 4,4%
P[Se/N]=0,1%
Estrema
P[Es] = 2,2%
P[Es/N]=0%
0.5
0
Non siccità
SPI
-0.5
-1
-1.5
-2
-2.5
Mese
τ
τ+Μ
39
North Atlantic Oscillation (NAO)
NAO +
NAO -
(source: http://www.ldeo.columbia.edu/res/pi/NAO/)
Il dipolo permette il passaggio alle
perturbazioni
sul
Mediterraneo
bloccandole invece per il nord Europa
Il dipolo costringe le perturbazioni a
seguire traiettorie confinate al nord Europa
provocando siccità nel Mediterraneo
European Blocking (EB)
EB = terza EOF della Z500
dati NCEP/NCAR di rianalisi 1955-1999
Settore Euro-Atlantico (90°W -60°E, 20°N-90°N), DGF
High
Low
Il Blocking è una tipica
struttura
di
bassa
variabilità di frequenza
dell'atmosfera,
cioè
manifesta variabilità su
scale un po' più lunghe
(10-15 giorni/1-2 mesi)
di quelle del tempo
meterologico
40
El Nino Southern Oscillation (ENSO)
Fenomeno di El Nino del 1997-98 (riscaldamento
anomalo della superficie del Pacifico)
Western
Eastern
Pacific
Pacific
Source: http://www.cdc.noaa.gov/map/clim/sst_olr/el_nino_anim.shtml
Anomalia = (Osservazione Corrente - Corrispondente valore climatologico)
El Nino potrebbe potenzialmente favorire un irrobustimento degli anticicloni subtropicali (Azzorre, Nord Africa) e quindi aumentare la probabilità di lunghi periodi
di caldo nel bacino del Mediterraneo durante la stagione estiva. La Nina favorirebbe
stagioni invernali meno piovose rispetto alla media o persino siccitose.
Analisi preliminare di correlazione tra l’indice SPI in Sicilia e l’indice
NAO
NAO medio Dicembre-Marzo(periodo: 1984-2003)
SPI Marzo
SPI Aprile
SPI Maggio
41
Probabilità di transizione tra condizioni di siccità con e senza variabile esogena
Transizione dai valori a Febbraio di SPI e NAO e solo di SPI (bande verticali nelle figure
sottostanti) verso classi di siccità a Marzo (SPI k=4 mesi, NAO mediato su 4 mesi).
Previsione non parametrica dell’indice SPI
– Confronto tra valori SPI osservati e previsti, con relative fasce di
confidenza al 95% (k = 6, 12, 24 mesi, M = 3 mesi)
r ~ 0.69
r ~ 0.78
r ~ 0.82
42
Modello di previsione dell’indice SPI con variabile esogena (2/2)
Validazione
SPI osservati e previsti con o senza NAO (M=1,2,3 mesi, mese di partenza febbraio,
k=4 mesi, periodo di validazione 1974-2003)
M=1
M=2
M=3
43