30 Novembre 2022
Clima Meteorologia

Precipitazioni estreme e clima del passato: studio su 20 città europee

Modellare il clima su scala locale, in particolare per descrivere quegli eventi meteo-climatici estremi che hanno un impatto maggiore sulle nostre società. Un nuovo dataset di precipitazione ad altissima risoluzione spaziale e temporale messo a punto da ricercatori della Fondazione CMCC costituisce un valido strumento per strategie di adattamento, studi di valutazione del rischio e analisi d’impatto alla scala locale e urbana.

Supportare la comunità per la Riduzione del Rischio di Disastri (DRR), coinvolta nella valutazione del rischio di alluvioni pluviali, fornendo una base per analisi degli impatti alla scala urbana, in termini di precipitazioni orarie estreme, per diversi orizzonti temporali.  

È l’obiettivo dello StudioCharacterizing extreme values of precipitation at very high resolution: An experiment over twenty European cities”, condotto da ricercatori della Fondazione CMCC – Centro-Euro-Mediterraneo sui Cambiamenti Climatici e pubblicato sul numero di marzo 2022 della rivista scientifica Weather and Climate Extremes.  

La disponibilità di dati affidabili alla giusta scala temporale e spaziale per studiare gli eventi meteo-climatici estremi rappresenta una sfida di cruciale importanza per affrontare i disastri naturali e supportare la comunità per la Riduzione del Rischio di Disastri (DRR-Disaster Risk Reduction).

Negli ultimi anni sono stati sviluppati molti dataset osservativi per l’Europa e per i singoli stati europei; questi dataset presentano diversi livelli di risoluzione temporale (da oraria a giornaliera) e spaziale (da ≃ 1 km fino ai ≃ 10–20 km), andando a coprire diversi intervalli temporali; la loro affidabilità è strettamente correlata alla densità delle reti di stazioni da cui derivano.  

Una potenziale soluzione alternativa per disporre di dati omogenei e continui nel tempo e nello spazio è rappresentata dall’uso delle rianalisi climatiche. In generale, una rianalisi climatica realizza una fotografia completa e affidabile del tempo meteorologico e del clima del passato, grazie all’impiego di un modello numerico di previsione meteo-climatico per combinare i dati osservativi storici fornite da diverse fonti (satelliti, stazioni in situ, ecc), distribuite sulla Terra in maniera non omogenea. I dati prodotti dalle rianalisi sono ampiamente utilizzati e forniscono una grande varietà di informazioni, non solo sull’atmosfera, come temperatura, regime dei venti e precipitazioni, ma anche sull’oceano e sulla superficie terrestre.

Di recente, lo European Centre for Medium Range Weather Forecast (ECMWF) ha rilasciato una nuova generazione di rianalisi, conosciute come ERA5, che rappresentano a tutt’oggi la descrizione più plausibile del clima attuale. ERA5 ha una copertura globale e una risoluzione spaziale di ≃ 31 km, e fornisce dati su scala oraria, per il periodo dal 1950 a oggi. Le sue caratteristiche lo rendono utile per una grande varietà di applicazioni, dall’analisi del clima del passato, al monitoraggio dei cambiamenti climatici, dal supporto ad attività di ricerca, educazione, disseminazione, e soprattutto avere un ruolo di supporto per i decisori politici, o in settori come quello delle energie rinnovabili e dell’agricoltura.

Nonostante l’importanza di ERA5, la sua risoluzione ancora piuttosto grossolana potrebbe impedire un suo impiego affidabile per caratterizzare eventi localizzati (per esempio, eventi di precipitazione estrema), specialmente in aree complesse, come gli ambienti montani e urbani, evidenziando la necessità di dati su scala locale.

Partendo da queste basi, lo studio della Fondazione CMCC presenta per la prima volta ERA5@2km, il nuovo dataset di precipitazione ad alta risoluzione (≃2.2 km) su base oraria, ottenuto dal downscaling dinamico delle rianalisi di ERA5, per 20 città europee, prendendo in considerazione il trentennio 1989-2018.

Media delle precipitazioni annuali su Milano per il periodo 2001–2016 con i diversi dataset: (a) ERA5 (≃ 31 km); (b) ERA5@2km (≃ 2.2 km); (c) GRIPHO (≃ 10 km). GRIPHO presenta una risoluzione spaziale (≃ 10 km) inferiore ai set di dati osservativi ad alta risoluzione utilizzati per la validazione a scala cittadina negli altri casi. Tuttavia, fornisce dati orari che consentono il calcolo del ciclo pluriennale delle precipitazioni orarie estive e delle massime precipitazioni orarie annuali a intervalli di ricorrenza prestabiliti.  

Il grande valore aggiunto del nostro dataset basato su una rianalisi è dato dal livello di risoluzione molto spinta raggiunta (2km), fattore che lo rende particolarmente indicato per studi a livello locale, in particolare nelle aree urbane – ha spiegato Alfredo Reder, Ricercatore CMCC della divisione scientifica REMHI – Regional Models and Geo-Hydrological Impacts e principale autore dello studio – ERA5 rappresenta un buon riferimento per le statistiche medie generali (ad esempio, per descrivere l’andamento spaziale delle precipitazioni annuali, o il ciclo pluriennale delle precipitazioni mensili); tuttavia, la sua risoluzione più grossolana tende a generare un livellamento delle precipitazioni estreme. ERA5@2km supera questo limite fornendo una suite affidabile di valori di precipitazione estrema utili per realizzare analisi sulle città. Un dataset climatico come quello di ERA5@2km potrebbe quindi essere un importante strumento per supportare strategie di adattamento e valutazioni del rischio”.  

Lo studio ha valutato l’affidabilità del nuovo dataset di precipitazione per diversi pattern spaziali, tendenze e valori estremi. La valutazione dell’affidabilità del dataset realizzato dal CMCC è stata realizzata mediante il suo confronto con una serie di dataset osservativi ad alta risoluzione (con dati confrontabili e una copertura temporale e spaziale simile) per un sottoinsieme di città (Londra, Milano, Colonia ecc.), analizzando le molteplici caratteristiche d’interesse, come l’andamento spaziale medio delle precipitazioni annuali, il ciclo pluriennale delle precipitazioni mensili, il ciclo pluriennale delle precipitazioni orarie per la stagione estiva e le precipitazioni orarie massime annuali.  

Tale valutazione ha fornito una comprensione più chiara del valore aggiunto delle rianalisi ad altissima risoluzione ottenute mediante downscaling dinamico, come ERA5@2km, in termini di localizzazione e stima dell’entità degli eventi di precipitazione alla scala urbana, confermando la sua potenziale importanza per la valutazione di eventi estremi (come le precipitazioni intense) – ha proseguito  Reder – Se siamo in grado di cogliere e rappresentare correttamente il clima di città per le quali abbiamo una grande quantità di dati osservativi in alta risoluzione, possiamo quindi pensare di utilizzare il nostro dataset per localizzare l’informazione climatica, e per esempio individuare gli eventi estremi, anche in aree al di fuori dell’Europa, per le quali non siano disponibili reti di osservazione”.  

Il nostro studio ha dimostrato la bontà e il valore aggiunto del nostro dataset di rianalisi, che ha dimostrato la sua validità in tutta Europa, anche in diversi contesti climatici – ha commentato Paola Mercogliano, Direttrice di REMHI e co-autrice dello studio – Ovviamente le rianalisi non sostituiscono le osservazioni, ma possono rappresentare una fonte complementare di informazioni, talora fondamentale laddove i dati osservativi non siano disponibili. Questo studio rappresenta un primo step: la validazione del nostro modello e la dimostrazione che è in grado di comprendere e descrivere con un alto livello di dettaglio le caratteristiche del clima del passato, rappresentano la base da cui partiremo per realizzare scenari e proiezioni per comprendere il clima futuro”.  

Gli altri ricercatori del CMCC che hanno contribuito allo studio sono: Mario Raffa, Roberta Padulano e Guido Rianna

Foto di copertina: Todd Diemer su Unsplash  

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