Uso di dati satellitari per la caratterizzazione e il monitoraggio della siccità

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1 ITHACA EARLY WARNING Uso di dati satellitari per la caratterizzazione e il monitoraggio della siccità Francesca Perez DITAG - Politecnico di Torino francesca.perez@ithaca.polito.it

2 ITHACA Information Technology for Humanitarian Assistance, Cooperation and Action Sviluppo metodologie di monitoraggio del territorio e di strumenti di pre-allerta (Early Warning) CONTESTO Attività di ITHACA UN WFP World Food Programme Sviluppo metodologie a supporto dell analisi tempestiva delle conseguenze di eventi catastrofici e della rapida produzione di cartografia (Early Impact) Sviluppo di servizi dedicati alla rapida diffusione delle informazioni prodotte Sviluppo e mantenimento di una Spatial Data Infrastructure(SDI) per il WFP

3 ALLERTA SICCITA Finalità e caratteristiche del progetto Source: National Drought Mitigation Center, University of Nebraska Lincoln, USA Monitoraggio GLOBALE e continuo CARATTERISTICHE FONDAMENTALI DEL SISTEMA IN SVILUPPO Completa AUTOMATIZZAZIONE in tutte le fasi IDENTIFICAZIONE IN TEMPO REALE DI AREE VEGETATE SOGGETTE A STRESS IDRICO E RIDUZIONE DELLA PRODUTTIVITA Uso di DATI ACQUISITI da SATELLITE disponibili gratuitamente Adozione di idonee soluzioni WEB GIS atte a garantire la RAPIDA DISTRIBUZIONE delle ALLERTE e degli OUTPUTS FINALI

4 ALLERTA SICCITA Metodologia - schema Dati in tempo reale Dati storici INTEGRAZIONE RISULTATI MONITORAGGIO IN CONTINUO DIFFUSIONE ALLERTE

5 Normalized Difference Vegetation Index ALLERTA SICCITA Dati di base Precipitazione NDVI ρ NIR ρ = ρ + ρ NIR RED RED Global Precipitation Climatology Centre (GPCC) MOD13C1CMG Copertura globale Prodotto di livello 3 (correzione nubi) Climate Modeling Grid risoluzione spaziale: 0.05 Copertura temporale: 2001 oggi Frequenza temporale: 16 giorni (disponibile in near real-time via FTP) stazioni disponibili, con almeno 10 anni di osservazioni Full Data Reanalysis product Copertura globale Integra dati da stazioni real-time e non (da a stazioni) Maggiore accuratezza rispetto al solo dato real-time Risoluzione spaziale: 1 Copertura temporale: (aggiorn. irregolare) First Guess product Copertura globale Basato solo su dati da stazioni realtime (circa 6000 stazioni) Risoluzione spaziale: 1 Copertura temporale: 1984 oggi Frequenza temporale: mensile (disponibile in near real-time via FTP)

6 ALLERTA SICCITA 1. Pre-elaborazioni geometriche dei dati di base Pre-elaborazioni 2. Generazione delle serie temporali di NDVI e precipitazione INTEGRAZIONE RISULTATI 3. Estrazione dei parametri fenologici che descrivono la stagione vegetativa considerata tempo Start of the Season Lunghezza della Stagione (t) Ampiezza Stagionale (NDVI) Integrale stagionale (t + NDVI)

7 Analisi statistiche Monitoraggio produttività della vegetazione DATO QUINDICINALE DI NDVI ALLERTA SICCITA Calcolo della deviazione rispetto al valore medio storico di NDVI per lo stesso periodo INTEGRAZIONE RISULTATI Ricalcolo della serie temporale modificata in funzione della deviazione osservata ESTRAZIONE DEI PARAMETRI FENOLOGICI Calcolo di opportuni indici di deviazione dei parametri fenologici rispetto ai valori storici: Giudizio sulla PRODUTTIVITÀ della vegetazione per la stagione considerata

8 ALLERTA SICCITA Analisi statistiche Monitoraggio produttività della vegetazione DATO QUINDICINALE DI NDVI INTEGRAZIONE RISULTATI Giudizio sulla PRODUTTIVITÀ ATTESA della vegetazione per la stagione considerata (da verificare) Giudizio sulla PRODUTTIVITÀ della vegetazione per la stagione considerata (valore effettivo)

9 ALLERTA SICCITA Monitoraggio produttività della vegetazione Caso studio CRISI ALIMENTARE IN NIGER E CIAD MATRICE DI CORRELAZIONE FRA I PARAMETRI SCELTI SoS SMI SA SL SCR Jan.- Mar SCR Apr.- May SCR Jun.- Sep. SCR Oct.- Dec. Niger Integrale stagionale SoS SMI SA SL SCR Jan.-Mar SCR Apr.- May SCR Jun.-Sep SCR Oct.-Dec

10 ALLERTA SICCITA Monitoraggio produttività della vegetazione Caso studio 2009/ CRISI ALIMENTARE IN NIGER E CIAD MAPPA DEGLI SHIFT NEL PARAMETRO DATA DI INIZIO STAGIONE Stagione vegetativa 2009 Risoluzione originale 5 km

11 ALLERTA SICCITA Monitoraggio produttività della vegetazione Caso studio 2009/ CRISI ALIMENTARE IN NIGER E CIAD MAPPA DEGLI SHIFT NEL PARAMETRO DATA DI INIZIO STAGIONE Stagione vegetativa 2009 Risultati aggregati considerando i dati amministrativi di II livello

12 ALLERTA SICCITA Monitoraggio produttività della vegetazione Caso studio 2009/ CRISI ALIMENTARE IN NIGER E CIAD MAPPA DELLE DEVIAZIONI DEL PARAMETRO INTEGRALE STAGIONALE DAI VALORI MEDI STORICI ( ) Stagione vegetativa 2009 Risultati aggregati considerando i dati amministrativi di II livello

13 Analisi statistiche Monitoraggio della precipitazione DATO MENSILE DI PRECIPITAZIONE ALLERTA SICCITA Calcolodeivaloridiprecipitazionecumulataa3e6mesi Calcolo della deviazione rispetto al valore di precipitazione normale di lungo termine per lo stesso periodo attraverso il calcolo dell indice SPI (Standardized Precipitation Index McKee, Doesken e Kleist, 1993) INTEGRAZIONE RISULTATI Valore SPI Classe >2 Piovosità estrema da 1.99 Piovosità severa da 1a 1.49 Piovosità moderata da 0.99 Piovosità lieve da Siccità lieve da Siccità moderata da Siccità severa < -2 Siccità estrema Misura della siccità meteorologica in atto per la stagione vegetativa considerata (scala breve: 1, 3 e 6 mesi) Conferma del giudizio sulla PRODUTTIVITÀ ATTESA della vegetazione per la stagione considerata

14 ALLERTA SICCITA Analisi statistiche Monitoraggio della precipitazione MAPPA GLOBALE DELL INDICE SPI

15 ALLERTA SICCITA Monitoraggio - Integrazione INTEGRAZIONE RISULTATI Precipitazione cumulata[mm] tempo

16 APPLICAZIONE WEB GIS ALLERTA SICCITA Distribuzione degli output Visualizzazione delle allerte e delle mappe delle aree critiche con aggiornamento quindicinale/mensile INTEGRAZIONE RISULTATI Possibilità di ricevere feedback dagli utenti

17 APPLICAZIONE WEB GIS ALLERTA SICCITA Distribuzione degli output Possibilità di aggiunta in visualizzazione dei dati dell SDI di ITHACA e di produzione di cartografia personalizzata INTEGRAZIONE RISULTATI

18 Grazie per l attenzione! Francesca Perez DITAG - Politecnico di Torino francesca.perez@ithaca.polito.it