RECUPERO ED OMOGENEIZZAZIONE DI SERIE STORICHE SECOLARI LOMBARDE DI DATI TERMOPLUVIOMETRICI

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1 PROGETTO KYOTO RICERCA SUI CAMBIAMENTI CLIMATICI E IL CONTROLLO DEI GAS SERRA IN LOMBARDIA RECUPERO ED OMOGENEIZZAZIONE DI SERIE STORICHE SECOLARI LOMBARDE DI DATI TERMOPLUVIOMETRICI Linea di Ricerca Climatologia - Unità Operativa 2 (CL2) Dipartimento di Matematica e Fisica Università Cattolica del Sacro Cuore di Brescia Responsabile: Prof. Massimo Sancrotti RELAZIONE FINALE Descrizione dell Unità Operativa Nell ambito del Progetto Kyoto-Ricerca sui cambiamenti climatici e il controllo dei gas serra in Lombardia l attività dell Unità Operativa 2 della Linea di Ricerca Climatologia (CL2) è finalizzata allo studio del Recupero ed omogeneizzazione di serie storiche lombarde di dati termopluviometrici. L Unità Operativa è costituita dal Dipartimento di Matematica e Fisica dell Università Cattolica del Sacro Cuore di Brescia (www.dmf.bs.unicatt.it). Responsabile dell UO: Professor Massimo Sancrotti Profilo professionale: Dal 1999 è Professore Associato di Fisica Generale presso il Dipartimento di Matematica e Fisica dell Università Cattolica del Sacro Cuore di Brescia, dove tiene i corsi di Fisica Generale I e di Fisica delle Superfici. Competenze: Responsabile e coordinatore delle attività dell UO CL2. Collaboratrice: Dottoressa Rossella Pastorelli Profilo professionale: Laureata in Fisica presso l Università degli Studi di Milano, attualmente titolare di un assegno di ricerca istituito dall Università Cattolica del Sacro Cuore sui fondi del Progetto Kyoto. Precedentemente all attivazione di questo assegno ha partecipato, in qualità di collaboratrice dell Istituto di Fisica Generale Applicata, all attività di recupero, verifica, aggiornamento ed omogeneizzazione di dati meteorologici rilevati dagli annali del Servizio Idrografico e da varie altre fonti. Competenze: svolge attività di recupero, digitalizzazione e validazione di dati termopluviometrici e barometrici lombardi. Partecipa inoltre alla redazione di un report sullo stato dell arte delle conoscenze relative ai cambiamenti climatici in Lombardia. Altri collaboratori sono: 1

2 Tesista: Giada Andreoli Profilo professionale: Laureata in Fisica presso l Università Cattolica del Sacro Cuore di Brescia con una tesi dal titolo: Recupero ed analisi della lunga serie storica di osservazioni termopluviometriche della stazione di Como. Competenze: ha contribuito al recupero, alla digitalizzazione e all analisi dei dati osservativi della stazione di Como relativi al periodo Collaboratrice esterna: Adriana Fassina Profilo professionale: Laureata in fisica presso l Università degli Studi di Milano, ha collaborato con l Istituto di Fisica Generale Applicata nell ambito del Progetto IMPROVE ed del Progetto finalizzato CLIMAGRI (www.climagri.it). Competenze: ha collaborato alla fase di validazione dei dati e di reperimento e digitalizzazione dei metadati nonché alla preparazione delle schede informative relative alle stazioni di rilevamento. L attività dell UO CL2 si è svolta in stretta collaborazione con il Prof. Maurizio Maugeri, responsabile dell unità operativa CL1, ma anche collaboratore dell Università Cattolica del Sacro Cuore di Brescia, in qualità di titolare, per l affidamento, dei corsi di Fisica dell Atmosfera e di Laboratorio di Fisica dell Ambiente. Background dell Unità Operativa Il Dipartimento di Matematica e Fisica dell Università Cattolica del Sacro Cuore ha riconosciuto e studiato, già prima dell avvio del Progetto Kyoto, l importanza dell attività di recupero delle numerose serie storiche termopluviometriche lombarde che si sono venute accumulando negli ultimi due secoli grazie all attività di generazioni di osservatori. Tale attività ha riguardato prevalentemente l area territoriale bresciana. I vantaggi derivanti dal recupero della serie storica di Brescia e di altre serie storiche presenti sul territorio confinante, per esempio Salò, Desenzano, Bergamo e Clusone, sono risultati evidenti sia in quanto tali dati forniscono un importante contributo alla comunità scientifica internazionale impegnata negli studi sul Global Climate Change che richiede disponibilità di dati meteorologici con una sempre più alta risoluzione spaziale, sia per il ruolo che la conoscenza del clima riveste per le scelte da assumere in sede locale nei diversi settori economici (energia, agricoltura, territorio, ambiente, ecc.). Qui di seguito si riportano alcuni esempi delle possibili applicazioni da parte degli enti locali: studio del rischio di eventi pluviometrici estremi (intensità, frequenza, tempi di ritorno, ecc...) utile ad esempio per gestire situazioni critiche in termini di protezione civile o per dimensionare le strutture di stoccaggio e allontanamento delle acque; studi di bilancio idrologico per la gestione razionale delle attività dei consorzi di gestione dei laghi e dei consorzi d irrigazione e l analisi del rischio di situazioni critiche; studio delle risorse termiche e pluviometriche del territorio per individuarne la vocazionalità nei confronti delle diverse colture agrarie ed essenze forestali; studio dell andamento termico invernale e della sua variabilità interannuale per pianificare la gestione dei sistemi di riscaldamento individuali o collettivi; studio degli andamenti termo-pluviometrici per la conservazione del patrimonio storico ed artistico all aperto. 2

3 Le indagini preliminari intraprese dall UO già prima del Progetto Kyoto hanno permesso sia di acquisire una profonda conoscenza delle metodologie di recupero di dati e della loro gestione da parte degli enti che storicamente si sono occupati della loro registrazione, sia di elaborare un importante censimento delle principali pubblicazioni contenenti dati meteorologici, necessario per il recupero dei metadati. Questi due aspetti sono di fondamentale importanza per poter intraprendere studi climatici volti a fornire informazioni con un alta risoluzione spaziale. La ricerca svolta dall UO per il recupero di dati e metadati ha potuto mettere in evidenza i principali limiti che la climatologia storica incontra e che si spera di superare, per l area territoriale lombarda con il Progetto Kyoto. Ne elenchiamo alcuni: la possibilità di ricostruire il comportamento climatico in termini di trend per una regione dalla geografia complessa come quella della Lombardia dipende criticamente dal numero di serie storiche affidabili di dati meteorologici disponibili: tale numero è risultato troppo basso e deve essere incrementato. si è riscontrato negli archivi un enorme patrimonio di dati osservativi ancora largamente in formato cartaceo. È necessario il trasferimento su supporto informatico ai fini delle elaborazioni; i dati recuperati per un ampio intervallo di tempo possono provenire da fonti diverse o essere stati acquisiti con metodologie e strumentazioni che sono cambiate negli anni. Di conseguenza presentano delle disomogeneità, ovvero dei segnali non climatici che vanno eliminati. A questo scopo è risultata necessaria una conoscenza molto più ampia di informazioni sulla "storia" delle stazioni che hanno eseguito le rilevazioni; la disponibilità di informazioni esiste spesso solo per temperature e precipitazioni; è risultato necessario recuperare il più ampio numero possibile di parametri per avere una conoscenza completa dell evoluzione del clima di una regione. la risoluzione temporale e spaziale dei dati è risultata spesso troppo bassa. Le attività di ricerca facenti parte del Background dell Unità Operativa CL2 si sono svolte in stretta collaborazione con l Unità Operativa CL1, Istituto di Fisica Generale Applicata. Tale collaborazione ha permesso l acquisizione di metodologie codificate nell ambito della climatologia storica per il trattamento l omegeneizzazione e l analisi di lunghe serie storiche di dati meteorologici relativamente al contesto più generale della ricostruzione dell evoluzione del clima italiano, dell area alpina e dell area mediterranea negli ultimi 200/250 anni. In questo contesto, lunghe serie storiche lombarde digitalizzate ed omogeneizzate possono essere utilizzate come supporto per una revisione critica dei risultati ottenuti a livello nazionale in altri progetti (ALP-IMP, CLIMAGRI) e fornire una conoscenza più dettagliata dei trend di lungo termine e della variabilità delle temperature e delle precipitazioni sul territorio lombardo. L informazione che si può trarre risulta di conseguenza molto più adatta a studi volti a valutare l impatto della variabilità e dei cambiamenti climatici. Pubblicazioni dell UO (max. 10 degli ultimi 5 anni) su temi relativi al progetto. Maugeri, M., Brunetti, M., Buffoni, L., Mangianti, F., Monti, F., Pastorelli, R.,: 2004: Recupero, esame critico, omogeneizzazione ed analisi di serie storiche secolari italiane di dati meteorologici in: Progetto di ricerca CLIMAGRI Cambiamenti climatici e agricoltura, risultati attività II anno, a cura di Stanislao Esposito e Chiara Epifani, Ministero delle Politiche Agricole e Forestali, Ufficio Centrale di Ecologia Agraria. 3

4 Brunetti, M., Buffoni, L., Fassina, A., Iafrate, L., Lentini, G., Mangianti, F., Masiello, C., Maugeri, M., Mazzucchelli, E., Monti, F., Nanni, T., Pastorelli, R., Torquati, C., 2004: Acquisizione, esame critico ed analisi di serie storiche italiane per lo studio delle variazioni del clima. Relazione per il secondo anno del progetto Finalizzato Climagri Sottoprogetto analisi climatiche e scenari futuri Unità di ricerca 1.1 Istituto di Fisica Generale Applicata. Disponibile in rete: Auer, I., Matulla, C., Böhm, R., Ungersböck, M., Maugeri, M., Nanni, T., Pastorelli, R., 2005: Sensitivity of Frost Occurrence to Temperature Variability in the European Alps. Int. J. Climatology. Brunetti, M., Maugeri, M., Nanni, T., Monti, F., Pastorelli, R., 2004: The variability and change of italian climate in the last 120 years. Abstract of a poster presented at the ECAC, Nice September Brunetti, M., Buffoni, L., Lentini, Mangianti, F., G., Maugeri, M., Nanni, T., Monti, F., Pastorelli, R., 2004: Climate variability in Italy in the last two centuries. Abstract of a poster presented at the Workshop: Agricoltura e cambiamenti climatici: analisi, incertezze, controversie, interdipendenze, Ancona giugno Disponibile in rete: Activity Report Metodologia di lavoro adottata Il primo anno di attività aveva permesso di definire quali serie secolari di dati termopluviometrici lombardi includere nel progetto, sulla base di approfondite ricerche di archivio e di consultazione delle principali pubblicazioni contenenti dati meteorologici. Le serie sono state successivamente recuperate e digitalizzate ed aggiornate, privilegiando l informazione proveniente dai dati con risoluzione giornaliera. Questo ha permesso di ottenere su supporto informatico un prezioso patrimonio di dati meteorologici lombardi che non solo forniscono una copertura completa della Lombardia includendo osservazioni relative alla regione alpina e prealpina e ai principali laghi lombardi, ma si estendono su un periodo generalmente superiore ai 100 anni e sono quindi utilizzabili per analisi climatologiche. Il secondo anno di attività è stato interamente dedicato alla valutazione della qualità dei dati raccolti. Questa fase estremamente laboriosa è tuttavia necessaria quando si vogliano estrarre informazioni corrette sull evoluzione del clima di una certa area geografica. La valutazione della qualità dei dati si è articolata in due fasi principali: fase di validazione fase di omogeneizzazione validazione dei dati La validazione ha lo scopo di eliminare gli errori che inevitabilmente vengono introdotti in fase di digitalizzazione o che sono già presenti sulle pagine stampate degli annali e di individuare possibili dati sospetti che possono non essere corretti immediatamente, ma forniscono un importante informazione preliminare per la valutazione della qualità delle singole serie recuperate. In particolare, la procedura validazione consiste nell esecuzione di molteplici controlli codificati nel campo della climatologia, eseguiti in maniera automatica prevalentemente sulle serie termometriche e pluviometriche a risoluzione giornaliera, ma anche sui dati a risoluzione solo mensile. Alcuni di questi controlli erano già stati usati nel corso del primo anno di attività 4

5 come strumento per poter selezionare i dati da utilizzare qualora per una certa stazione si fossero presentate più fonti per lo stesso periodo. Nel corso del secondo anno i controlli sono stati perfezionati e dettagliati anche in funzione della procedura di omogeneizzazione che può essere disturbata dalla presenza di singoli dati errati, poiché generalmente viene eseguita mediante l uso di tecniche statistiche basate sul confronto della stazione che si vuole correggere con stazioni collocate nelle vicinanze. Il dettaglio relativo ad ogni singolo controllo effettuato è già stato riportato nella relazione finale del primo anno. Sottolineiamo qui che i controlli e le correzioni sono stati effettuati sempre per confronto diretto con la fonte ed annotati con precisione in appositi files da inserire o allegare alle schede informative che sono state prodotte per ogni singola stazione Riportiamo nelle tabelle 1 e 2 qui di seguito lo stato dei dati giornalieri di temperatura e precipitazione dai quali verranno poi calcolati i dati mensili che, integrati con i dati a risoluzione solo mensile costituiranno il database da sottoporre alla procedura di omogeneizzazione: Riassunto delle correzioni effettuate sui dati di temperatura giornaliera TEMPERATURE MASSIME E MINIME -sono stati rintracciati e corretti tutti quegli errori di digitalizzazione in cui i mesi non hanno il numero corretto di dati. -sono state corrette tutte le inversioni di temperatura Tmax e Tmin. -sono stati eliminati i valori reputati "assurdi", ovvero maggiori o minori di un certo valore fissato a priori (per esempio Tmax > 50 C o Tmin < 30 C). -sono stati controllati tutti i dati che hanno escursione Tmax-Tmin maggiore di 25 C. -sono stati corretti o invalidati tutti i dati per cui "Tmax = Tmin". DATI SOSPETTI - sono stati visualizzati tutti i dati per i quali si verifica che Tmax e Tmin si ripetano identiche per tre giorni consecutivi. Poiché per la maggior parte delle stazioni i casi di questo tipo sono risultati molteplici si è scelto di fare un controllo statistico, correggendo ovviamente solo le situazioni in cui l errore è risultato evidente. - sono stati visualizzati e controllati tutti i dati per i quali si verifica che Tmax o Tmin si ripetano per 5 giorni consecutivi. - per ogni stazione sono stati visualizzati tutti i dati di temperatura estrema che presentavano una differenza con quelli delle stazioni vicine maggiore di 10 gradi. Sono stati controllati e corretti i casi in cui tali dati appartenevano al periodo Per quanto riguarda il periodo successivo, dato l'elevato numero di casi in cui ciò si verificava si è scelto di controllare solo quei dati che mostravano questa differenza simultaneamente con più stazioni (in ogni controllo il confronto è fatto con 5 stazioni vicine). Tabella 1: dettaglio del controllo di qualità eseguito sui dati termometrici giornalieri Prima di passare al dettaglio delle correzioni effettuate per i dati di precipitazione, osserviamo che l analisi sistematica degli errori è risultata in questo caso molto più laboriosa a causa della maggior variabilità dei dati pluviometrici e della loro minor correlazione spaziale. Inoltre il controllo dei singoli dati giornalieri, tranne in qualche caso isolato, risulta piuttosto infruttuoso e si hanno invece maggiori probabilità di rintracciare un errore facendo scorrere uno per uno i valori mensili e controllando i valori giornalieri solo qualora un valore mensile risultasse sospetto. 5

6 Un ulteriore aspetto che rende peculiare i controlli sulle precipitazioni è che i controlli più significativi si ottengono per confronto con i valori delle stazioni appartenenti alla stessa area geografica e in particolare con stazioni già controllate nell ambito di altri progetti e messe a disposizione dall UO CL1. Da questo controllo siamo riusciti ad individuare alcuni possibili errori di digitalizzazione e alcuni dati mensili segnati come 0.0, che in realtà sono dati mancanti In questo caso se il dato mensile era calcolato su base giornaliera si è sostituito, ove possibile, con un valore a risoluzione mensile oppure si sono corretti direttamente i dati giornalieri per confronto diretto con la fonte. Il controllo è stato fatto in maniera automatica ed i files di output sono stati archiviati e verranno allegati alle schede informative. Riassunto delle correzioni eseguite sui dati di precipitazione giornaliera PRECIPITAZIONI -sono stati rintracciati e corretti tutti quegli errori di digitalizzazione in cui i mesi non hanno il numero corretto di dati. -sono stati rintracciati per confronto con altre stazioni e corretti o invalidati alcuni errori di digitalizzazione. -sono stati rintracciati per confronto con altre stazioni e corretti o invalidati i casi in cui il valore mensile 0.0 era in realtà un dato mancante Tabella 2: dettaglio del controllo di qualità eseguito sui dati termometrici giornalieri Osserviamo che le attività di aggiornamento e recupero di nuovi dati che completino eventuali periodi mancanti sono in continua evoluzione; anche questi dati devono essere sottoposti volta per volta ai controlli di validazione. Una volta corretti i dati termopluviometrici a risoluzione giornaliera, è stato possibile calcolare da essi i dati mensili ed integrarli con i dati a risoluzione solo mensile, in modo da ottenere la massima copertura temporale per le serie recuperate. I file risultanti hanno costituito la banca dati di serie storiche lombarde a risoluzione mensile che è stata sottoposta all omogeneizzazione. Riportiamo in tabella 3 il dettaglio di questa banca dati di serie recuperate, digitalizzate e validate dall UO CL2 nel primo e parzialmente nel secondo anno di lavoro. Questi dati consistono in 7 serie termometriche e 7 serie pluviometriche per le quali i dati hanno prevalentemente risoluzione giornaliera; 2 serie secolari termometriche (Clusone, Desenzano) e 3 serie secolari pluviometriche (Clusone, Monza, Voghera) per le quali si è preferito fornire il dato a risoluzione mensile poiché presenta una maggiore continuità e completezza. stazioni Temperature (periodi) Precipitazioni (periodi) Bergamo (d) (d) Bormio (d) (d) Brescia (d) (d) Clusone (m) (m) Como (d) (d) 6

7 Desenzano (m) - Edolo (d) Monza (m) Salò (d) Sondrio (d) (d) Varese (d) Voghera (d) (m) Tabella3. Serie storiche di temperatura e precipitazioni assemblate e validate. La dicitura (d) indica che le serie sono a risoluzione prevalentemente giornaliera, mentre (m) indica risoluzione mensile del dato. La fonte di tali dati è stata riportata in apposite schede che verranno completate in caso di arricchimento del database. Questi dati saranno messi a disposizione delle Unità Operative delle Linee di Ricerca del Progetto Kyoto e di un ampio numero di potenziali utenti tra cui l ARPA Lombardia e gli Enti locali territoriali sia in versione grezza originale, sia in versione omogeneizzata (questi ultimi solo a risoluzione mensile). Omogeneizzazione dati Una serie perfettamente omogenea, il cui andamento temporale è determinato unicamente dalla variabilità e dai cambiamenti climatici, rappresenta una condizione ideale, raramente riscontrabile nelle serie storiche di dati meteorologici con cui si lavora nella pratica: è infatti molto improbabile che osservazioni raccolte nell arco di più secoli, con strumenti e metodi notevolmente diversi tra loro, siano direttamente confrontabili. L esperienza mostra invece che tutte le serie storiche che superino un estensione temporale di poche decadi sono affette da disomogeneità. Normalmente le disomogeneità che si riscontrano in una serie climatica reale possono essere di varia natura: spostamenti delle stazioni cambiamenti nell ambientazione rottura e/o sostituzione degli strumenti cambiamenti nelle modalità di registrazione del dato altro Indipendentemente dalla loro natura, tali disomogeneità vanno rintracciate e rimosse, come affermato in una recente pubblicazione dell OMM (Aguilar et al, 2004): tutte queste disomogeneità possono alterare una serie temporale e portare ad interpretazioni erronee del clima studiato. È quindi assolutamente necessario procedere, prima di ogni analisi volta ad estrarre segnali climatici, ad una accurata omogeneizzazione dei dati. Ovviamente quando le disomogeneità sono documentate nei metadati, la loro eliminazione è relativamente semplice. In qualche caso è addirittura segnalata la correzione da apportare ai dati. Tuttavia, nella maggior parte dei casi questo non avviene e le disomogeneità vengono identificate in generale con tecniche statistiche basate sul confronto con serie di dati provenienti da stazioni vicine. A questo scopo è stato effettuato, in collaborazione con l UO CL1, un sistematico censimento di serie termopluviometriche relative anche a località extra-lombarde, ma collocate a breve distanza dai confini della nostra regione. La consistenza di questi dati è descritta nella Relazione finale del primo anno dell UO CL1. Queste serie storiche, insieme a quelle di Milano, Mantova, Pavia, sono state preparate ed omogeneizzate nell ambito di altri progetti (progetto UE ALP-IMP e progetto CLIMAGRI) e, data la loro alta qualità, hanno costituito una preziosa risorsa 7

8 per il controllo e l omogeneizzazione dei nostri dati e saranno un ottimo supporto per i risultati delle elaborazioni. Inoltre sempre l UO CL1 ha fornito alcune serie provenienti dal Servizio dell Aeronautica Militare, relative ai principali aeroporti lombardi. Riportiamo qui di seguito il dettaglio delle stazioni messe a disposizione dell UO CL1 insieme alla loro collocazione geografica: Stazioni Altezza (m) Lat. Long. Aosta (H) ' 7 18' Bergamo-aeroporto ' 9 42' Borgomanero (H) ' 8 27' Brescia-aeroporto ' 10 17' Casale Monferrato ' 8 30' Domodossola (H) ' 8 16' Linate ' 9 16' Locarno (H) ' 8 47' Lugano (H) ' 8 58' Malpensa ' 8 43' Mantova (H) ' 10 45' Milano (H) ' 9 10' Montemaria (H) ' 10 29' Novara (H) ' 8 36' Parma (H) ' 10 18' Pavia (H) ' 9 09' Piacenza (H) ' 9 43' Piacenza-aeroporto ' 9 42' Riva (H) ' 10 50' Rovereto (H) ' 11 03' Torino (H) ' 7 40' Torino Moncalieri (H) ' 7 39' Tortona (H) ' 8 87' Trento (H) ' 11 07' Tabella 4: Stazioni provenienti da altri progetti. Il simbolo (H) indica che è disponibile anche una versione "omogeneizzata". Per la fonte di questi dati si rimanda alla relazione finale dell UO CL1. L attività di omogeneizzazione è stata condotta sui dati a risoluzione mensile usando prevalentemente il test statistico di Craddock. Questo test mette a paragone la serie da esaminare con un numero (da 1 a 10) di altre serie appartenenti alla stessa area climatica e plotta in grafico l integrale delle differenze normalizzate sull intero periodo preso in considerazione: per i nostri dati tale periodo è il L integrazione in questo test aiuta a filtrare il segnale ad alta frequenza e ad individuare le disomogeneità come dei cambiamenti di pendenza, bruschi o progressivi, dell integrale delle differenze. Il test di Craddock ha il merito di essere semplice e veloce e fornisce un segnale molto chiaro nel caso di serie di temperatura e precipitazione; inoltre tale metodo è già stato ampiamente usato dall UO CL2 nell ambito di esperienze precedenti. Per maggiori dettagli sul test di Craddock si veda: Craddock J. M. (1979), Methods for comparing annual rainfall records for climatic pur pose, Weather, 34,

9 Osserviamo che la scelta specifica di un test di omogeneità piuttosto che un altro ha un importanza molto relativa. Più importante è invece la scelta del metodo con cui il test viene applicato, ovvero la stretta osservanza di alcuni principi che elenchiamo di seguito: 1. nessuna serie climatica deve essere considerata omogenea a priori; 2. il test va eseguito su regioni spaziali non troppo estese e in cui le serie di riferimento siano ben correlate; 3. per la correzione di ogni periodo disomogeneo le serie di riferimento possono variare; 4. prima dell omogeneizzazione è necessario lo studio critico degli outliers attraverso test di consistenza spaziai e l eventuale rimozione; 5. preferire sempre i metadata ai test statistici. I dettagli tecnici della procedura di omogeneizzazione sono stati ampiamente trattati nella Relazione finale del secondo anno dell UO CL1. Riportiamo qui schematicamente la procedura seguita per l omogenizzazione del database Kyoto di serie di Temperature massime e minime e delle serie di precipitazione. Tale procedura si è basata prevalentemente su un nuovo software sviluppato in una collaborazione tra l UO CL1 e l ISAC-CNR e che l UO CL2 ha contribuito a testare e a rendere più user-friendly. Omogeneizzazione delle Temperature massime e Temperature minime Lombarde a. Sia per le temperature minime che per le temperature massime sono state calcolate le anomalie mensili rispetto al periodo di riferimento. b. Sono state preparate, sulla base dell analisi dei coefficienti di correlazione, le liste di stazioni con le quali confrontare ogni serie del database Kyoto che si voglia esaminare. Osserviamo che tra le serie messe a disposizione per il confronto dall UO CL1 sono state scelte quelle in versione omogeneizzata. c. Sono stati eseguiti i test di craddock sulle serie mensili. d. Sono stati individuati i punti di disomogeneità (break). e. Per ogni periodo considerato disomogeneo si è scelto un numero opportuno di serie di riferimento, sempre sulla base dei coefficienti di correlazione. E importante che i fattori di correzione vengano calcolati come media su un numero il più elevato possibile di serie di riferimento e non solo su una, perché può capitare che un eventuale outlier eserciti una forte influenza sulla correzione. f. Per ogni periodo considerato disomogeneo, sono stati scelti i periodi sui quali calcolare i fattori di correzione; questi periodi non devono essere troppo brevi perché se no il rapporto segnale/rumore è troppo alto, ma neanche troppo lunghi perché non si devono includere altre disomogeneità o trend di lungo termine. g. Sono state calcolate le correzioni da apportare per eliminare ogni singola disomogeneità. Tali correzioni per le temperature sono state prevalentemmente di tipo stagionale, ovvero variabili da stagione a stagione. Ovviamente viene corretto un periodo per volta. h. In seguito ad ogni omogeneizzazione eseguita su una serie di dati è stato necessario rieseguire il test di craddock per verificare che la correzione applicata fosse accettabile. In caso contrario la correzione viene rigettata e viene ripetuta cambiando per esempio il periodo di riferimento o le serie di confronto. i. Tutte le correzioni effettuate sono state dettagliatamente riportate in apposite schede informative. Risultati: Per quanto riguarda le serie termometriche sono state omogeneizzate 9 serie i cui dati erano disponibili sia per le temperature massime che per le temperature minime: Bergamo, Bormio, Brescia, Clusone, Como, Desenzano, Salò, Sondrio, Voghera. 9

10 Il numero medio di correzioni sul periodo è stato di 9 correzioni per le massime, mentre per le minime è stato corretto qualche periodo in meno. Le temperature massime sono in genere più complesse da omogeneizzare poiché sono sensibili a problemi di schermatura dei termometri. Il numero di correzioni apportate non sembra essere troppo alto e concorda con il numero di correzioni che aveva interessato le serie secolari del dataset CLIMAGRI che copriva più o meno lo stesso periodo. La stazione che ha avuto maggiori problemi, sia per le temperature massime che per le minime è stata Bergamo, con 16 correzioni. Anche Clusone non si è rivelata una serie facile da omogeneizzare, probabilmente a causa del fatto che i dati provengono da molteplici fonti. Le migliori invece sono risultate Voghera e Salò, con 3 correzioni di lieve entità. Ovviamente il continuo aggiornamento delle serie con i dati che il Servizio Idrografico mette via via a disposizione richiede una revisione delle procedure di omogeneizzazione, soprattutto in quei casi in cui si sono usati dati ERSAF. Omogeneizzazione delle Precipitazioni Lombarde Il modello usato per omogeneizzare le precipitazioni è anch esso basato sul software i cui passi fondamentali sono stati descritti per le Temperature. Ci limitiamo qui a descrivere le differenze: a. Mentre per le temperature è in qualche caso possibile correggere tutto il periodo antecedente una discontinuità, per le precipitazioni è meglio omogeneizzare periodi non troppo lunghi. b. Per le precipitazioni è meglio scegliere un periodo di tempo lungo per calcolare i fattori di correzione. c. I fattori di correzione sono moltiplicativi e non additivi come per le temperature massime e minime. Questo perché non vengono considerate differenze con le altre serie di riferimento, ma rapporti. d. Normalmente per le piogge si è applicata una correzione annuale perché non sempre si riesce a dare un interpretazione fisica corretta al ciclo stagionale e. Il numero di serie di riferimento va scelto su una regione più ristretta che per le temperature, a causa della minor correlazione spaziale delle precipitazioni. È evidente che in alcuni casi dove la densità delle stazioni a disposizione era più bassa questo fattore ha costituito un limite, soprattutto per gli anni precedenti il 1950, dove non sono disponibili i dati dell Aeronautica Militare. Risultati: Per quanto riguarda le serie pluviometriche sono state omogeneizzate 10 serie: Bergamo, Bormio, Brescia, Clusone, Como, Edolo, Monza, Sondrio, Varese, Voghera. Il numero medio di correzioni sul periodo è stato più basso rispetto alle temperature, ovvero al massimo 4 correzioni. Anche in questo caso il numero di correzioni apportate non sembra essere troppo alto e concorda con quello che aveva interessato il dataset CLIMAGRI. Per alcune stazioni come Brescia ed Edolo non si è ritenuto opportuno intervenire, mentre per altre come Bormio e Sondrio si è presentato il problema della mancanza di stazioni di montagna caratterizzate dagli stessi regimi pluviometrici con cui poter fare il confronto. Inoltre, anche qui esiste il problema del continuo aggiornamento delle serie e di una necessaria revisione delle procedure di omogeneizzazione, soprattutto in quei casi in cui si sono usati dati ERSAF. Produzione di apposite schede informative per ogni stazione: Le attività di recupero dei dati e di valutazione della loro qualità attraverso le procedure di validazione e di omogeneizzazione hanno permesso di ricavare una grande quantità di 10

11 informazioni relative al modo in cui le serie sono state assemblate, al loro formato, alla fonte utilizzata e alle correzioni apportate, nonché alla storia delle stazioni di rilevazione. Tutte queste informazioni sono state messe a disposizione degli utenti finali in apposite schede riassuntive. Riportiamo qui di seguito in figura 1 solo il modello della scheda utilizzata: STAZIONE xxx PARTE A: DATI E METADATI DATI TERMOMETRICI Tabella consistenza dati e periodi mancanti fonti temperatura minima e massima a risoluzione giornaliera fonti temperatura media a risoluzione giornaliera fonti temperatura minima e massima a risoluzione mensile fonti temperatura media a risoluzione mensile STAZIONE xxx PARTE B: QUALITÀ DEI DATI DATI TERMOMETRICI correzioni temperatura minima e massima a risoluzione giornaliera correzioni temperatura media a risoluzione giornaliera correzioni temperatura minima e massima a risoluzione mensile correzioni temperatura media a risoluzione mensile DATI PLUVIOMETRICI DATI PLUVIOMETRICI Tabella consistenza dati e periodi mancanti fonti precipitazioni a risoluzione giornaliera fonti precipitazioni a risoluzione mensile METADATI stato della stazione ente gestore dei dati notizie storiche notizie sulla strumentazione CONTATTI numeri telefonici utili indirizzi Figura 1: modello di scheda riassuntiva correzioni precipitazioni a risoluzione giornaliera correzioni precipitazioni a risoluzione mensile OMOGENEIZZAZIONE: temperature minime e massime mensili: periodo omogeneizzato periodo usato come riferimento collocazione del break serie usate come riferimento coefficienti di correzione precipitazioni mensili (come per le temperature) OSSERVAZIONI Risultati Giudizio sulla qualità Essa è sostanzialmente divisa in due parti. Una prima parte è dedicata ai dati originali, alla fonte bibliografica di ogni singolo periodo di dati che è stato recuperato ed alle coordinate geografiche indicate, alla collocazione fisica dei volumi consultati, alla percentuale di dati mancanti o ai periodi per i quali non è stato possibile reperire i dati, ma che potrebbero essere completati in seguito, ai metadata ricavati principalmente dagli annali ed ai contatti utili per l acquisizione e l aggiornamento delle serie. Una seconda parte è invece dedicata alla qualità dei dati: in essa compaiono in maniera dettagliata tutti gli errori trovati in ogni singola serie e viene riportato sia il 11

12 dato originale che il valore ad esso sostituito, oltre ad una spiegazione del tipo e delle motivazioni della correzione. Inoltre compaiono tutti i periodi che sono stati omogeneizzati, i valori dei coefficienti di correzione e le stazioni usate come riferimento. Poiché, come già detto, l arricchimento e l aggiornamento delle serie sono attività sempre aperte e implicano una continua revisione critica della procedura di omogeneizzazione tutte le informazioni riportate sulle schede possono essere di grande aiuto. Tempi del lavoro svolto e in fase di svolgimento Le fasi ed i tempi delle attività svolte nel periodo luglio dicembre 2005 sono rappresentati dal seguente cronogramma: Attività digitazione aggiornamenti digitazione metadati Validazione Temperature giornaliere e mensili Validazione Precipitazioni giornaliere e mensili Creazione delle schede informative Creazione del database mensile per l'omogeneizzazione Omogeneizzazione delle serie termometriche Omogeneizzazione delle serie pluviometriche collaborazione alla stesura del report finale Si sottolinea che tale cronogramma è solo indicativo poiché il reperimento di nuovi dati, l aggiornamento e la validazione sono attività in continua evoluzione e costringono ad una continua revisione dell omogeneizzazione. Si può tuttavia affermare che l intervallo indicato nel cronogrammma mostra il tempo in cui si è esaurita la maggior parte della relativa attività. Obiettivi raggiunti Gli obiettivi raggiunti nel corso delle attività svolte nel periodo dicembre luglio 2005-dicembre 2005 sono: Completamento della digitalizzazione degli aggiornamenti al 2003 ove disponibili. Conclusione della fase di validazione dei dati termopluviometrici giornalieri e mensili e degli aggiornamenti. Conclusione della raccolta e della digitalizzazione dei metadati. Creazione di schede informative messe a disposizione degli utenti finali e contenenti informazioni di varia natura sui dati e sui metadati. Creazione della banca di dati mensili da sottoporre alla procedura di omogeneizzazione. 12

13 Omogeneizzazione delle serie di temperatura massima e minima e di precipitazione recuperate per il Progetto Kyoto. Prodotti forniti Le attività finora svolte hanno permesso di ottenere su supporto informatico, sia in versione grezza che in versione omogeneizzata : 7 serie termometriche a risoluzione giornaliera (Bergamo, Bormio, Brescia, Como, Salò, Sondrio, Voghera) a risoluzione giornaliera; 7 serie pluviometriche a risoluzione giornaliera (Bergamo, Bormio, Brescia, Como, Edolo, Sondrio, Varese); 2 serie termometriche (Clusone, Desenzano) a risoluzione mensile; 3 serie pluviometriche (Clusone, Monza e Voghera) a risoluzione mensile; Il dettaglio sulla consistenza di tali serie è riportato in tabella 3. Sottolineiamo che le serie fornite hanno estensione temporale mediamente superiore ai 100 anni e possono quindi essere usate come punto di partenza per studi climatici. La versione grezza di tali serie è già stata usata come prodotto sia dall UO CL6 (ERSAF Lombardia) che ha usato i dati come input per il modello CROPSYST, sia dall ARPA Lombardia (settore Acqua). In allegato forniamo i files mensili contenenti i dati raccolti, digitalizzati e validati dalla nostra UO. Tali dati potranno essere consultati dalle altre UO nel sito internet Un ulteriore prodotto per gli utenti finali sono le schede riassuntive, elaborate per ogni stazione, contenenti tutte le informazioni relative ai dati grezzi recuperati (fonti, dati mancanti, contatti utili per il reperimento degli aggiornamenti) e alla loro qualità emersa in fase validazione e di omogeneizzazione. Infine, vista la frequente richiesta, forniamo i programmi di validazione dei dati giornalieri usati dall UO CL2. Eventuali criticità emerse Le criticità che l UO CL2 intende sottolineare riguardano essenzialmente due fattori: Per alcune serie risulta ancora problematico rintracciare i dati più antichi, precedenti il E necessario in questo caso un continuo approfondimento delle ricerche d archivio che può rallentare la fase delle elaborazioni che devono continuamente essere riviste alla luce dei dati che volta per volta vengono recuperati. Risulta sempre molto lenta e laboriosa la fase degli aggiornamenti a risoluzione temporale giornaliera delle serie storiche. Raccordi e collegamenti Collegamenti con le altre Unità Operative della linea di ricerca Le attività svolte nel corso dei primi due anni dall UO CL2 relative al recupero di serie storiche di dati meteorologici e al reperimento di metadati, sono state svolte in stretta e continua collaborazione con l UO CL1 (Istituto di Fisica Generale Applicata) e l UO CL6 (ERSAF Lombardia). In particolare l UO CL1 ha fornito le serie storiche complete di Milano, Mantova e Pavia in formato digitale, mentre l UO CL6 ha inizialmente fornito per alcune stazioni i dati relativi agli ultimi 50 anni in formato digitale e successivamente ha usato come prodotto tali dati 13

14 estesi nel passato dall UO CL2. Inoltre la collaborazione con l UO CL6 si è dimostrata molto preziosa in almeno altre due situazioni: ha fornito gli aggiornamenti ERSAF al 2003 per alcune stazioni quali Bergamo, Sondrio, Monza, Voghera e ha collaborato alla delicata fase di correzione dei dati che in un gran numero di casi ha richiesto il confronto di singoli dati digitalizzati con la versione cartacea disponibile presso la sede ERSAF. Commenti/suggerimenti Le attività svolte dall UO CL2 hanno messo in luce come il lavoro di recupero, digitalizzazione ed omogeneizzazione di dati meteorologici sia essenziale per poter ottenere una risoluzione spaziale e temporale attraverso serie storiche affidabili, della nostra conoscenza dei cambiamenti climatici che sia sufficiente per poter condurre studi di impatto a scala regionale. Le ricerche condotte dall UO CL2 presso gli archivi del Servizio Idrografico di Milano e di Parma, ora sotto le competenze delle Agenzie Regionali di Protezione dell Ambiente, hanno riscontrato l esistenza di una grande quantità di dati osservativi ancora in formato cartaceo e la difficoltà da parte di questi enti di informatizzare questo importante patrimonio per renderne più rapido l accesso e la diffusione alle diverse tipologie di utenza, quali per esempio la Ricerca Climatologica, la Protezione Civile o i decision makers. Recentemente il Settore Sistemi informativi dell ARPALombardia, ha riorganizzato in maniera radicale gli archivi storici e fornito un importante sofware (SESAMO) per il reperimento e la consultazione dei dati, ma anche se importanti attività sono in corso, resta ancora aperto il problema della digitalizzazione e degli aggiornamenti. Si sottolinea quindi l esigenza di potenziare ulteriormente e rendere sistematica tale attività di recupero e informatizzazione di serie storiche di dati meteorologici attraverso una stretta collaborazione tra gli enti che possiedono i dati e gli enti di ricerca e si spera che il Progetto Kyoto possa essere considerato un buon punto di partenza. 14

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