Recupero, esame critico, omogeneizzazione ed analisi di serie storiche secolari italiane di dati meteorologici

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1 Recupero, esame critico, omogeneizzazione ed analisi di serie storiche secolari italiane di dati meteorologici M. Maugeri 1, M. Brunetti 2, L. Buffoni 3, F. Mangianti 4, F. Monti 1, T. Nanni 2, R. Pastorelli 1 1 Istituto di Fisica Generale Applicata, Università degli Studi Milano 2 Istituto di Scienze dell Atmosfera e del Clima, CNR-ISAC Bologna 3 Osservatorio Astronomico di Brera, Milano 4 Ufficio Centrale di Ecologia Agraria, UCEA Roma Introduzione L esigenza di capire in quale misura le modulazioni di temperatura osservate nel corso del XX secolo siano da ricondurre a cause di natura antropica ha indotto la comunità scientifica ad indirizzare ampi sforzi verso lo studio dei processi che regolano il clima del nostro Pianeta. Nel loro complesso le ricerche condotte hanno evidenziato come il miglioramento della nostra capacità di comprendere l evoluzione del clima della Terra richieda lo sviluppo di nuovi modelli nonché l utilizzo di risorse di calcolo e di metodi numerici sempre più avanzati. Tuttavia risulta forse di importanza ancora maggiore l esame critico delle osservazioni di base e la stessa continuazione delle osservazioni, in quanto solo la minuziosa osservazione di ciò che accade nel presente e di ciò che è accaduto nel passato nei diversi comparti del sistema Terra, può consentirci di capire quali sono i processi e le interazioni fondamentali da considerare ai fini di una corretta comprensione dell evoluzione delle condizioni dell atmosfera. Una fonte molto importante di osservazioni è costituita dalle serie storiche di dati meteorologici. Obiettivi generali della ricerca Nella seconda metà degli anni 90 un gruppo di lavoro, costituito da ricercatori dell Istituto di Fisica Generale Applicata, dell Istituto per le Scienze dell Atmosfera e del Clima, dell Osservatorio Astronomico di Brera e dell Ufficio Centrale di Ecologia Agraria (UCEA), ha avviato un ampio programma di ricerche per il recupero, l omogeneizzazione e l analisi delle lunghe serie storiche italiane di dati meteorologici. Questo programma è stato condotto nell ambito di diversi progetti di ricerca nazionali ed internazionali. Nell ambito del progetto CLIMAGRI il gruppo si è proposto innanzitutto di procedere all ampliamento, al completamento, alla revisione critica ed all omogeneizzazione del database delle serie storiche secolari italiane di dati termometrici, pluviometrici e barometrici. Tutti questi obiettivi sono stati conseguiti nel corso dei primi due anni della ricerca. Un ulteriore obiettivo raggiunto nel primo biennio del progetto è consistito nella costruzione di alcune serie regionali rappresentative di aree climaticamente omogenee del nostro Paese. Nel corso del terzo e ultimo anno del progetto si procederà all analisi delle serie. 11

2 i quali, in assenza di informazioni di carattere storico, si era preferito sospendere il giudizio. Conseguentemente a queste lacune, nell anno 2000 il nostro gruppo di ricerca ha iniziato a costruire un nuovo data-base di serie storiche secolari. Quest attività si è indirizzata verso il recupero di serie con risoluzione giornaliera, anche se, ove i dati giornalieri non fossero risultati disponibili, si sono trasferiti su supporto informatico anche dati disponibili solo con risoluzione mensile. Essa è stata prevalentemente condotta nell ambito del progetto CLIMAGRI. I passi fondamentali nella costruzione di questo nuovo data-base sono descritti nella relazione relativa al primo anno delle attività svolte nell ambito di CLIMAGRI (www.climagri.it), ove viene fornito anche il dettaglio delle serie prodotte. In realtà l attività di recupero dei dati e delle informazioni sulla storia delle osservazioni è continuata anche nel secondo anno del progetto e l archivio attuale risulta significativamente più esteso di quello che si era ottenuto alla fine del primo anno di attività. Come già accennato, l obiettivo del nostro gruppo di ricerca era quello di ottenere entro la fine del secondo anno di CLIMAGRI serie mensili omogeneizzate. Un primo problema che abbiamo dovuto affrontare era costituto dalla presenza di numerosi dati mancanti. I dati mancanti costituiscono, purtroppo, un gravissimo problema per le serie pluviometriche. Se, infatti, per le temperature è sufficiente disporre almeno dell 80% dei dati giornalieri per ricavare un ragionevole valore medio mensile, per le precipitazioni anche l assenza di un singolo dato giornaliero può inficiare il calcolo di tale valore. Per ovviare a ciò si è sviluppato ed applicato un metodo di stima dei dati mancanti, basato sul confronto tra stazioni vicine. Questo algoritmo è stato comunque applicato solo in caso di lacune che non interessassero periodi superiori ai trenta giorni. Per le precipitazioni, quindi, accanto all archivio delle serie originali, si dispone di un archivio di serie originali completate. Una volta completato il database giornaliero, si sono calcolate le serie mensili a partire da quelle giornaliere: per le temperature il dato mensile è stato ricavato soltanto se era disponibile almeno l 80% dei valori giornalieri; per le precipitazioni, invece, si è proceduto solo ove non vi fosse alcun dato mancante. Qui, tuttavia, non si sono utilizzate le serie originali, ma le serie originali completate. Le serie mensili sono poi state integrate aggiungendovi i dati relativi ai periodi per i quali non erano disponibili dati giornalieri, ma soltanto mensili; per alcune stazioni sono anche stati integrati i parametri per i quali non esisteva alcun dato con risoluzione giornaliera. Infine, al data-base sono state aggiunte alcune serie per le quali si disponeva unicamente di dati mensili. La disponibilità di un ampia base di dati meteorologici non costituisce di per sé condizione sufficiente per poter procedere ad una dettagliata ricostruzione dell evoluzione del clima di una data località; è infatti molto improbabile che osservazioni raccolte nell arco di più secoli, con strumenti e metodi notevolmente diversi tra loro, siano direttamente confrontabili. Ciò fa sì che, accanto ad una buona disponibilità di dati, un efficace ricostruzione del clima del passato richieda anche adeguati metodi che permettano di valutare il grado di omogeneità delle serie di dati e ridurre ad un grado accettabile di omogeneità le serie non omogenee. I metodi utilizzati per omogeneizzare i dati possono essere classificati, in estrema sintesi, in metodi diretti e metodi indiretti. I metodi diretti normalmente si basano su metadati, ossia su informazioni solitamente ricavate da studi di carattere storico, mentre i 13

3 Problemi e metodi Fino a metà degli anni 90 il più rilevante data-base di lunghe serie storiche italiane disponibile in formato digitale era l archivio delle serie secolari UCEA. Esso era stato prodotto nel corso degli anni 70, nell ambito di un progetto finalizzato del CNR che aveva consentito di digitalizzare i dati termometrici e pluviometrici di 26 stazioni, per un periodo generalmente compreso tra il 1870 ed il In seguito, alcune di queste serie hanno continuato ad essere aggiornate, mentre altre stazioni hanno cessato di funzionare o di fornire i loro dati all UCEA. Per quanto il data-base UCEA raccogliesse un primo e fondamentale nucleo di dati, esso era molto lontano dal costituire un punto d arrivo. Un primo problema consisteva nel numero delle serie: 26 stazioni erano troppo poche per descrivere in modo efficace il comportamento di un territorio geograficamente complesso come quello italiano; inoltre esse non avevano una distribuzione territoriale uniforme, cosicché vaste regioni risultavano scoperte. Un ulteriore problema era rappresentato dai parametri disponibili; infatti, per quanto temperature e precipitazioni rivestano grande importanza, esse non sono sufficienti per una ricostruzione completa del clima del passato. Vi era inoltre un problema di completezza dei dati, in quanto le serie UCEA avevano, soprattutto nel periodo iniziale, numerosi dati mancanti; molte di loro, inoltre, non erano più state aggiornate dopo il Esistevano, infine, fondamentali problemi di omogeneità, dal momento che soltanto per un ridottissimo numero di serie si disponeva di informazioni sufficienti per capire quanto fossero fra loro confrontabili i dati raccolti in un periodo generalmente superiore ai 100 anni. In questo contesto, il nostro gruppo di ricerca ha intrapreso, nella seconda metà degli anni 90, un ampio progetto per favorire l ampliamento della disponibilità, della qualità e dell omogeneità delle serie storiche secolari italiane di dati meteorologici. Il primo passo è stato operato nell ambito del Progetto Speciale CNR Ricostruzione del clima dell area mediterranea nel passato. Nel corso di questo progetto, il data-base UCEA delle serie mensili di temperature minime, medie e massime e di precipitazioni è stato aggiornato, esteso nel passato, completato, corretto, ed omogeneizzato. Il data-base ottenuto copriva il periodo per le temperature e quello per le precipitazioni. Per entrambi i parametri la risoluzione dei dati era mensile. Parallelamente alle attività del Progetto Speciale CNR Ricostruzione del clima dell area mediterranea nel passato sono state svolte anche altre attività di recupero di serie storiche di dati meteorologici, sia da parte del nostro che di altri gruppi di ricerca. Nel loro complesso, le attività di recupero delle serie storiche italiane condotte nel corso della seconda metà degli anni 90, avevano determinato un significativo miglioramento della disponibilità di dati, consentendo la produzione di un ampio insieme di analisi statistiche ed evidenziando alcuni risultati di notevole interesse. Queste analisi avevano, tuttavia, anche dimostrato come lo studio delle variazioni del clima italiano avesse nella qualità e nella disponibilità dei dati il suo principale fattore limitante. In particolare, da una parte il numero delle serie disponibili era ancora troppo limitato, determinando una copertura molto incompleta del nostro Paese, dall altra rimaneva ampiamente aperto il fondamentale problema dell identificazione e della correzione di eventuali disomogeneità nei dati. Ciò era dovuto alla scarsissima disponibilità di informazioni relative alla storia delle osservazioni, prerequisito irrinunciabile per poter procedere criticamente all omogeneizzazione dei dati. La conseguenza era un omogeneizzazione piuttosto prudenziale, con molti periodi sospetti per 12

4 metodi indiretti si avvalgono di tecniche statistiche, generalmente basate sul confronto con altre serie storiche. L equilibrio tra i metodi diretti e quelli indiretti è attualmente oggetto di ampie discussioni, tanto che gruppi diversi di ricercatori adottano filosofie di omogeneizzazione differenti. L'approccio adottato dal nostro gruppo di ricerca consiste nel far ampio uso dei metodi indiretti, valutando tuttavia molto criticamente i risultati alla luce di tutte le informazioni storiche disponibili. Inoltre, tra tutte le possibili disomogeneità evidenziate dall applicazione dei test statistici, solitamente il nostro gruppo prende in considerazione solo quelle più evidenti. Per un analisi delle disomogeneità individuate nelle serie termometriche e pluviometriche italiane, si rimanda al già citato sito WEB PARMA Temperature massime PIACENZA ALESSANDRIA ROVIGO FERRARA REGGIO EMILIA Fig. 1 Esempio dei risultati che si ottengono applicando i metodi indiretti. La curva evidenzia la risposta del test di omogeneità di Craddock qui utilizzato per verificare l omogeneità della serie termometrica (massime) di Parma, rispetto a 5 altre serie. Le curve rappresentano le somme cumulate (in ºC) delle differenze tra le serie utilizzate come riferimento e quella da testare, dopo che le prime sono state riscalate in modo da avere le stesse medie di lungo termine della seconda. La sistematica applicazione dei metodi di omogeneizzazione facilita in modo significativo l individuazione dei segnali climatici presenti nelle serie storiche di dati meteorologici. Tuttavia, spesso anche per le serie omogeneizzate non risulta possibile evidenziare segnali aventi sufficiente significatività statistica. Risulta quindi spesso necessario operare le analisi statistiche non sulle serie delle singole stazioni, ma su serie medie regionali. Esse vengono costruite con l'obiettivo di sintetizzare le informazioni fornite dalle serie delle singole stazioni, consentendo allo stesso tempo di fornire un segnale più stabile e meno influenzato da errori casuali. 14

5 Primi risultati e conclusioni Le seguenti figure riportano una sintesi della consistenza del data-base alla fine del secondo anno del Progetto CLIMAGRI. Per una descrizione di maggior dettaglio si rimanda alla relazione disponibile su NW NEN NES CEN SE SUD Fig. 2 - Stazioni con serie pluviometriche di lunghezza non inferiore a 80 anni. Vengono anche evidenziate le regioni geografiche cui si riferiscono le serie di Figura 6. Fig. 3 - Stazioni con serie termometriche di lunghezza non inferiore a 80 anni numero di serie pluviometriche numero di serie termometriche anno iniziale anno iniziale Fig. 4 - Distribuzione del numero delle serie storiche pluviometriche disponibili in funzione dell anno di inizio. Fig. 5 - Distribuzione del numero delle serie storiche termometriche disponibili in funzione dell anno di inizio. 15

6 La figura 6 evidenzia l andamento delle serie regionali pluviometriche nel periodo Le curve sono state filtrate con un filtro passa basso in modo da evidenziare meglio le tendenze a lungo termine. L analisi di serie come quelle rappresentate in figura 6 costituisce l obiettivo delle attività da svolgere nel terzo anno del Progetto CLIMAGRI. Precipitazioni annuali (mm) SERIE MEDIA ITALIANA SERIE MEDIA NORD-EST-NORD SERIE MEDIA NORD-OVEST SERIE MEDIA NORD-EST-SUD SERIE MEDIA CENTRO SERIE MEDIA SUD SERIE MEDIA SUD-EST Precipitazioni annuali per le 6 regioni italiane 600 Serie filtrate con un filtro gaussiano (deviazione std: 5 anni) 500 Le serie medie regionali sono calculate utilizzando i valori di almeno 5 stazioni La serie media italiana rappresenta la media delle serie regionali Anno Fig. 6 - Serie pluviometriche medie areali per le 6 regioni geografiche italiane individuate in figura 4. Nel complesso le attività svolte nell ambito dei primi due anni del Progetto CLIMAGRI hanno consentito di ottenere risultati di grande interesse, spesso ampiamente superiori agli obiettivi inizialmente proposti. Infatti sia per le serie pluviometriche che per quelle termometriche si è andati ben oltre l iniziale progetto che consisteva nel recupero di 38 serie; inoltre nella maggior parte dei casi si è risusciti a recuperare anche i dati giornalieri. Anche il recupero delle informazioni relative alla storia delle stazioni è andato al di là degli obiettivi iniziali e, specialmente per le stazioni più note, si dispone ora di un ampia quantità di notizie. Esse sono state di grande utilità nella fase di omogeneizzazione dei dati. Questo meticoloso lavoro di preparazione dei dati risulta assolutamente fondamentale ai fini delle analisi da svolgere nel corso del terzo anno del progetto CLIMAGRI. Gli autori auspicano vivamente che i sostanziali miglioramenti nella disponibilità, qualità, affidabilità ed omogeneità delle serie storiche italiane, ottenuti nell ambito del primo biennio di CLIMAGRI, possano dare ai risultati delle prossime analisi quel credito necessario ad uscire dall attuale situazione di incertezza, in cui spesso si assiste alla presentazione di risultati sostanzialmente diversi da parte di gruppi di ricerca che fanno uso di dati di diversa provenienza ed affidabilità. 16

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