Integrazione tra previsioni climatiche e strumenti tecnologici avanzati: un caso studio. II Workshop UTMEA ENEA, Roma 15 dicembre 2010
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1 Integrazione tra previsioni climatiche e strumenti tecnologici avanzati: un caso studio Vulnerabilità delle risorse idriche ai cambiamenti climatici UTMEA/CAL UTMEA/CLIM Giovanna Pisacane ENEA UTMEA/CLIM II Workshop UTMEA ENEA, Roma 15 dicembre 2010
2 From Vorosmarty et al.,2000 : Global Water Resources: vulnerability form Climate Change and population growth Science, 289, pp DIA/Q = RWD (Relative Water Demand) DIA = Domestic, Industrial, Agriculture Demand Q = acque superficiali e subsuperficiali (accessibili) 0.2<RWD<0.4 stress idrico medio alto RWD > 0.4* severe limitazioni idriche * Soglie indicate dalle NU, 1997
3 Vulnerabilità delle risorse idriche ai cambiamenti climatici 1 I cambiamenti climatici possono avere un impatto sulle risorse idriche 2 Occorrono stime adeguate delle future disponibilità d acqua Previsioni climatiche e modelli di impatto 3 Occorre combinare le stime della disponibilità con le stime della domanda Informazioni economiche, sociali, demografiche The La complessità delle variabili ambientali, economiche e sociali coinvolte richiede lo sviluppo di database integrati e georeferenziati in grado di gestire e combinare insieme le informazioni provenienti dalle diverse fonti.
4 Previsioni climatiche: stato dell arte, prospettive UTMEA/CLIM partecipa alle proposte del 7PQ DIAGNOS Drought integrated Indicators for AssessinG impacts and vulnerability Over Europe to reduce risk and provide policy Support IMPACT2C Quantifying projected impacts under 2 C warming Con PROTHEUS: modello climatico regionale accoppiato atmosfera oceano WBMplus: modello idrologico Finalizzate a Analisi delle previsioni climatiche già esistenti, globali, regionali e seasonal forecast Simulazioni dedicate allo studio di processi e feedbacks (land use etc.) Simulazioni multi model ensemble ad alta risoluzione, globali e regionali, per diversi scenari Applicazione di modelli idrologici, con l approccio del multi model ensemble, per la previsione di eventuali situazioni di stress idrico in Europa, ed in particolari aree studio.
5 Protheus River routing Routing del WBMplus forzato con Protheus anno 1958 ERA40 t Q = -c x Q c= dq/da - celerity Q outt = a 1 Q in t-1 +a 2 Q out t-1 + a 3 Q in t
6 MIMESIS Multi Infrastructure Map for the Evaluation of the Impact of Crisis Scenarios UTMEA/CAL ha sviluppato il Sistema di Supporto Decisionale (DSS) MIMESIS che: Supporta Data Base rilevanti per diverse Infrastrutture Critiche (CIs), integrandoli con dati in tempo reale (GMES,GPS ) consentendo il monitoraggio in tempo reale del sistema Esegue analisi di rischio (statico e dinamico) degli elementi delle CIs sulla base di dati geofisici, delle previsioni meteo e/o climatiche e delle loro correlazioni (propensione al rischio sismico, alle frane) Genera scenari di crisi conformi alle analisi di rischio e ne valuta l impatto sul funzionamento, la qualità dei servizi delle CIs e le conseguenze socio-economiche Può essere usato per la gestione delle emergenze Può essere espanso con l inserimento di ulteriori strumenti di analisi dati per problemi specifici legati alla gestione del territorio
7 MIMESIS Multi Infrastructure Map for the Evaluation of the Impact of Crisis Scenarios
8 La Sicilia : un caso studio Nell ambito del progetto DIAGNOS l ENEA propone di valutare la vulnerabilità e l impatto rispetto al rischio siccità su un caso studio (Sicilia), sfruttando le potenzialità di MIMESIS Integrando il database esistente con informazioni rilevanti per il monitoraggio della siccità: uso del suolo, demografia, tipi di coltivazione, qualità del suolo e clima (osservazioni e dati da modello). Implementando i codici per il calcolo di diversi indici di siccità e verificandone l applicabilità al caso studio. Valutando le performance degli indici stessi rispetto a precedenti episodi di siccità verificatisi nel sito in esame Producendo mappe di rischio e vulnerabilità, aiutando a definire le soglie di rischio per i settori economici coinvolti Eseguendo analisi statistica multivariata per stabilire i pesi delle diverse componenti che concorrono a determinare il rischio siccità Fornendo un early warning system sulla base delle proiezioni climatiche disponibili
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