Salandin Alessio Dipartimenti Sistemi Previsionali

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1 Salandin Alessio Dipartimenti Sistemi Previsionali 03/02/2015 1

2 Arpa Piemonte - Rete di monitoraggio Il patrimonio delle osservazioni meteorologiche sul Piemonte è ricco e le rilevazioni storiche disponibili sono numerose: Arpa Piemonte è depositaria della conoscenza degli ultimi 100 anni, derivatagli dall'acquisizione delle competenze e delle serie storiche di osservazioni dell'ufficio Idrografico Nazionale ed è parte attiva nella gestione del rinnovato sistema di monitoraggio regionale. Dati nivo automatiche e manuali: - 73 stazioni nivometriche automatiche in tempo reale di cui 24 nell area di studio - 35 stazioni manuali giornaliere di cui 13 nell area di studio

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4 Caratterizzazione innevamento area di studio Analizzando lunghe serie storiche di dati relativi a parametri termo-nivometrici di alcune stazioni dell area delle Alpi occidentali si possono studiare le condizioni di innevamento e le variazioni col tempo. Acceglio Saretto (CN) in Val Maira Indice di Anomalia Standardizzata (SAI): valuta l anomalia del parametro esaminato rispetto al valor medio del periodo preso a riferimento. 03/02/2015 4

5 Cambiamenti climatici L analisi con SAI è stata utilizzata per verificare l andamento degli ultimi 50 anni (dal 1961 al 2010) delle temperature massime e minime utilizzando come periodo di riferimento gli anni dal 1971 al Le due serie presentano andamenti parzialmente simili: l indice assume valori negativi dal 1961 al 1986 e valori positivi dal 1987 al Nel loro complesso questi risultati evidenziano un trend positivo nelle temperature che associato ad un'assenza di trend nella precipitazione implica un aumento di condizioni di aridità nell'area in esame, con maggior coinvolgimento della parte più meridionale del Piemonte. 03/02/2015 5

6 Per la neve, l indice SAI è stato calcolato su base stagionale (novembre-maggio) prendendo come periodo di riferimento per il calcolo dell anomalia il trentennio Si può notare come durante gli ultimi 25 anni, quasi tutte le stagioni sono state caratterizzate da anomalie negative di spessore medio di neve al suolo e di precipitazione nevosa cumulata totale da novembre a maggio (la linea rossa è la media mobile di 5 anni), con poche isolate eccezioni (stagione 2009). Cambiamenti climatici La stessa anomalia è confermata anche dall analisi dei giorni con copertura nevosa. 03/02/2015 6

7 Cambiamenti climatici L analisi delle tendenze effettuata nel periodo mostra una generale diminuzione dello spessore medio stagionale del manto nevoso sulle alpi piemontesi. Il maggior contributo alla diminuzione dello spessore del manto nevoso è dato dalle ultime decadi. Infatti se si considera il valore medio dello spessore del manto nevoso nel periodo rispetto al periodo di riferimento emerge un impressionante decremento nella media dello spessore del manto nevoso (es. stazione di Saretto -38%). Ad Acceglio Saretto (1540 m) si registra la più alta riduzione di giorni con copertura nevosa: -1,19 giorni/stagione sull arco alpino piemontese. Dall analisi dei trend effettuata su base mensile risulta che questa diminuzione è maggiore nel mese di aprile con -0,32 giorni. Un effetto molto appariscente del cambiamento climatico in Piemonte è stato l'anticipo del periodo di disgelo che, al di sopra dei 2000 m di quota, risulta essere in anticipo di quasi un mese nel corso degli ultimi 60 anni. 03/02/2015 7

8 Quantificazione risorsa idrica L importanza di quantificare la risorsa idrica immagazzinata nel manto nevoso risulta di particolare interesse per tutti quei soggetti deputati alla sua gestione, amministrazione e pianificazione ai fini agricoli, industriali e domestici, ma è anche attinente alle problematiche turistiche e ambientali. Tali informazioni permettono infatti di conoscere la disponibilità spaziale e temporale della risorsa derivante dalla fusione della neve. La valutazione della risorsa idrica disponibile sotto forma di neve nei siti di alta quota avviene attraverso la determinazione dell equivalente in acqua (SWE) della neve. Esso può essere stimato localmente tramite l esecuzione di campionamenti manuali attraverso la valutazione della densità della carota campionata, oppure mediante l utilizzo di modelli che riproducono l evoluzione delle caratteristiche del manto nevoso. 03/02/2015 8

9 Quantificazione risorsa idrica La sottostima della precipitazione nevosa, dovuta in particolar modo alla variabilità del campo di vento o alla formazione di ghiaccio alla bocca del pluviometro è un problema tipico dei siti di alta quota e non permette quindi una corretta quantificazione della risorsa idrica. In tali zone infatti la precipitazione sotto forma di neve a causa delle sue caratteristiche, risulta essere più volatile e quindi più sensibile ai vortici ventosi che la allontanano dall ingresso strumentale. 03/02/2015 9

10 Sottostima precipitazione Al fine di testare l efficacia nella misurazione della precipitazione nevosa da parte dei pluviometri riscaldati in alta quota, sono stati considerati 35 campi neve manuali facenti parte del territorio piemontese e sono state individuate le stazioni automatiche con pluviometro riscaldato ad esse più prossime. E stata poi effettuata una selezione con lo scopo di scartare tutte le stazioni che presentassero una distanza dal pluviometro maggiore di 1,5 km e dislivello di 250 m, in modo tale da poter confrontare i relativi dati di precipitazione senza effettuare correzioni di alcun tipo, semplificando così le procedure di analisi 03/02/

11 Sottostima precipitazione Così facendo è stato possibile confrontare i dati giornalieri di precipitazione ottenuti direttamente dai pluviometri delle stazioni automatiche e i dati di precipitazione ottenuti moltiplicando i valori di densità e l altezza di neve fresca ricavata dalle stazioni manuali. Per ogni stazione sono state individuate le stagioni di funzionamento di entrambi gli strumenti e sono state costruite le rispettive cumulate stagionali di precipitazione in modo tale che gli intervalli temporali di misura fossero gli stessi. Dal confronto tra le cumulate di precipitazione del pluviometro e quelle ricavate dal nivometro, solo in corrispondenza dei giorni di accertata nevicata, è stata ottenuta una percentuale di sottostima per stazione Le sottostime dell SWE da parte del pluviometro sono evidenti e non trascurabili attestandosi nei casi analizzati tra il 30% e il 40%. 03/02/

12 Stima densità della neve fresca La stima dell equivalente in acqua di neve fresca è stata ottenuta utilizzando leggi di regressione lineare tra le grandezze principali implicate nel fenomeno in esame, ossia la densità di neve fresca (e non quello di tutto il manto in quanto esso risulta essere già influenzato da fenomeni di metamorfismo e compattazione post deposito), l altezza di neve fresca e la temperatura della nevicata. La costruzione di modelli di regressione di questo tipo si pone quindi l obiettivo di dare indicazioni sul dato effettivo di precipitazione equivalente alla scala del punto a partire da misure tradizionali. A tale scopo è stato impostato un duplice approccio, a partire dai dati di densità della neve provenienti da due stazioni automatiche strumentate con snow pillow e dai dati provenienti dai campi neve manuali. 03/02/

13 Stima densità della neve fresca Snow Pillow: il funzionamento dello strumento si basa sulla misura del peso del manto nevoso e quindi dell acqua equivalente allo strato depositato (SWE). Si ottiene così una misura di SWE la cui affidabilità aumenta all aumentare del carico, a meno che non vi siano strati ghiacciati in grado di sostenere parte del peso del manto nevoso 03/02/

14 Stima densità della neve fresca A tale scopo, i dati degli eventi relativi a cinque stagioni di misura sono stati riuniti in un unico campione e studiati secondo modelli di regressione. La legge di regressione lineare che garantisce una miglior stima individua la relazione tra temperatura e densità di neve fresca. L utilizzo infatti di altri parametri meteorologici utili alla definizione della relazione per la stima dell SWE (ad esempio la velocità del vento e l umidità relativa) sono risultati non significativi. A partire dalla relazione lineare individuata è possibile ricavare facilmente il valore di SWE in mm effettuando una semplice moltiplicazione per l altezza di neve fresca H. La densitàρ(kg/mc) infatti viene calcolata come dove a e b sono due coefficienti stimati e Tmed la temperatura media dell aria espressa in gradi Kelvin. Di conseguenza l SWE (mm) viene calcolato come prodotto tra l altezza H di neve fresca (espressa in metri) e la densità precedentemente calcolata 03/02/

15 Campi neve manuali Stima densità della neve fresca Ogni misura rilevata nei campi neve manuali è comprensiva dei valori di temperatura minima, massima e media (delle 24 ore precedenti la nevicata), spessore di neve fresca e densità. Del dataset totale di campi neve sono stati selezionati 35 siti che per continuità delle serie di dati ed affidabilità sono stati considerati per le successive analisi. I dati degli eventi relativi alle 35 stazioni di misura sono stati riuniti in un unico campione e studiati secondo modelli di regressione lineare. 03/02/

16 Stima densità della neve fresca Risulta quindi efficace rappresentare graficamente la robustezza della legge utilizzata: nel grafico si osserva la relazione tra l SWE dedotto dalla legge di regressione e l SWE ottenuto dalle misurazioni manuali come moltiplicazione tra densità osservata e altezza di neve fresca misurata 03/02/

17 Stima nuovo afflusso La formula così ottenuta è stata utilizzata su un dataset di misure di campi neve manuali di 10 anni per ricavare nuovi dati di afflusso meteorico. In particolare partendo dalle nevicate e la temperatura media registrata ogni 24 ore. È stata poi utilizzata la formula precedentemente esposta per calcolare così un nuovo afflusso. 03/02/

18 Stima nuovo afflusso N P P P 03/02/

19 Modellistica di simulazione della dinamica nivale Arpa Piemonte, in collaborazione con il Politecnico di Milano, ha contribuito alla realizzazione di un modello di fusione nivale che riproduce l accumulo e fusione del manto nevoso a piccola scala. Il modello di tipo distribuito tiene conto della variabilità spazio-temporale delle forzanti meteorologiche. SWE (snow water equivalent) Schema semplificato ρ SWE = S h ρ Nessuna modellazione dei fenomeni meccanici (compressione, trasporto eolico ) w S

20 Modellistica di simulazione della dinamica nivale Nel calcolo del bilancio energetico del manto nevoso, la temperatura svolge un ruolo predominante ed è spesso usata come indice dello scioglimento. Il tasso di scioglimento (m/sec) è proporzionale alla temperatura dell aria ed a un coefficiente C m di fusione. M s = C m ( T T ) b dove Tb e Ta sono rispettivamente la temperatura base (di solito 0 C) e la temperatura dell aria. In questa applicazione il valore del coefficiente Cm è assunto costante durante l intera giornata e l intera simulazione a

21 Modellistica di simulazione della dinamica nivale Test: bacino del Vermenagna di 135 kmq 10 anni di dati: /02/

22 Modellistica di simulazione della dinamica nivale Afflusso medio mensile con pluviometri 03/02/

23 Modellistica di simulazione della dinamica nivale Afflusso medio mensile con pluviometri e nivometri 03/02/

24 Simulazione idrologica di accumulo e fusione nivale Cumulata totale con pluviometri e nivometri Circa 200 mm/anno 03/02/

25 Modellistica di simulazione della dinamica nivale Swe sul bacino del Vermenagna [Mmc] gen-2000 lug-2000 gen-2001 lug-2001 gen-2002 lug-2002 gen-2003 lug-2003 gen-2004 lug-2004 gen-2005 lug-2005 gen-2006 lug-2006 gen-2007 lug-2007 gen-2008 lug-2008 gen-2009 lug-2009 gen-2010 lug /02/

26 Conclusioni L approccio modellistico per la stima della risorsa idrica in ambiente montano, partendo dall utilizzo dei dati dei pluviometri, ha dei limiti evidenziati nella sottostima delle misure durante i periodi invernali. L utilizzo pratico della relazione empirica per la stima del contenuto in acqua della neve fresca e successivamente l utilizzo di questa misura come miglior stima dell afflusso complessivo in alta quota, può condurre alla ridefinizione del bilancio idrologico in molti dei bacini alpini, nei quali la stima degli afflussi risulta affetta da elevata incertezza. L utilizzo operativo di questo approccio può essere quindi finalizzato alla stima del contributo della fusione nivale per la valutazione delle portate delle sorgenti. 03/02/