Bollettino Luglio 2022

Siccità Estrema

Intensità massima rilevata per alcune regioni

Situazione Generale

Il mese di Luglio è stato caratterizzato da diversi giorni consecutivi con temperature sopra la media sia di giorno che di notte, superando in diverse zone anche i 40°C. Le piogge sono state scarse o assenti, tranne che negli ultimi giorni in cui diversi temporali si sono abbattuti da nord a sud della penisola, spesso accompagnati da venti forti e grandinate. Queste forti andate di calore hanno inoltre interessato diversi altri Paesi europei, molti dei quali sono sottoposti, come l’Italia, a siccità prolungata (vedi mappa interattiva). Fra gli impatti più gravi certamente c’è l’intrusione marina nel Po che, al 25 Giugno, aveva superato i 36km a causa della scarsissima portata del fiume. A causa di tale risalita tutte le derivazioni corrispondenti sono state chiuse per evitare che l’acqua salata potesse essere distribuita nei canali irrigui che, per l’assenza di ricambio, sono diventati stagnanti ed hanno favorito la proliferazione delle micro-alghe al loro interno (vedi foto). L’assenza di acqua e la risalita del cuneo salino nei terreni, in particolare quelli prossimali ai rami del Po, sta causando il disseccamento delle colture.

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Focus Mensile

Nonostante le piogge di fine mese, la situazione resta grave in diverse regioni del centro-nord, dove ormai la siccità risale ad oltre 12 mesi, grazie anche alle temperature ben al di sopra della media del periodo. Questo significa che oltre il 40% della popolazione è esposta a siccità negli ultimi sei mesi e 1/5 invece abita in zone affette da siccità severo-estrema di lungo periodo. Nel settore agricolo continuano a salire le percentuali di territori colpiti da siccità, soprattutto rispetto agli ultimi 12-24 mesi, con i terreni irrigui che hanno superato il 55%. Altro dato che conferma la gravità della situazione è l’estensione di territorio ricoperto da neve e ghiaccio permanente soggetto a siccità severo-estrema di lungo periodo (12 mesi), che ammonta a circa il 45%.

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Indice SPI (Standardized Precipitation Index)

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L’indice SPI relativo a Luglio mostra come le piogge degli ultimi giorni siano riuscite a mantenere i valori di pioggia del mese in linea col periodo pressoché ovunque, se non addirittura superiori, come ad esempio in Liguria. Sui 3 mesi aree con siccità da moderata ad estrema si sono concentrate soprattutto nel Lazio, in Toscana, Piemonte e Valle d’Aosta, Veneto e Friuli. Il deficit da inizio anno e sui 12 mesi confermano ancora che la siccità, molto intensa nelle regioni settentrionali, si sta spostando anche al centro e al sud, in particolare sulle zone occidentali.

Indice ESI (Evaporative Stress Index)

L’indice da remote sensing ESI fornisce indicazioni “proxy” circa la rapida evoluzione dell’umidità superficiale del suolo e delle condizioni di stress delle colture. L’indice è calcolato su diversi periodi di aggregazione temporale, nello specifico su 4 e 12 settimane. I dati dell’ultimo mese e del periodo Maggio-Luglio risultano praticamente identici, a riprova del fatto che le condizioni di stress del suolo e delle colture dovute alle alte temperature e all’assenza di acqua permangono ormai da diverso tempo.
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Indice TCI (Temperature Condition Index)

La mappa di stress termico relativo al periodo a cavallo fra Giugno e Luglio evidenzia una situazione negativa diffusa su quasi tutto il centro-nord, ed in particolare le zone colpite dalla prima ondata di caldo: fra nord Lazio-Umbria-Toscana-Liguria orientale e tutte le regioni settentrionali già in sofferenza per la lunga siccità. Il resto del mese, fino al 27, è l’espressione dei record di temperatura raggiunti soprattutto al centro-nord, ma non solo.
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Indice VCI (Vegetation Condition Index)

Anche la vegetazione forestale comincia a risentire del prolungato deficit di pioggia e delle alte temperature, con segni di stress, nel periodo fra Giugno e Luglio, sulle zone tirreniche, Val Padana e diverse valli interne alpine. E nel periodo successivo (12-27 Luglio) lo stress si fa più importante ed esteso dalla Toscana al Trentino.
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Indice VHI (Vegetation Health Index)

L’indice complessivo VHI mostra quanto le alte temperature e la scarsa umidità ormai stiano interessando anche diverse aree boscate dello stivale. L’avanzare dello stress è particolarmente evidente nelle regioni centro-settentrionali, con l’arco appenninico e buona parte delle Alpi in condizioni di siccità da severa ad estrema. C’è da sottolineare come questa forte e prolungata siccità stia favorendo anche la diffusione di parassiti, come ad esempio il Bostrico tipografo che si sta diffondendo ancora più rapidamente nei boschi di conifere, soprattutto, ma non solo, in Trentino.
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WebGis Siccità

Visualizza i grafici dell’andamento nel tempo degli indici in uno specifico punto.
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Rassegna Stampa

La rassegna stampa dell'Osservatorio Siccità: interviste, contributi, interventi e articoli pubblicati sui media nazionali.

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.