ARPA SIMC in AGROSCENARI: Linea di ricerca 1a: Acquisizione, calibrazione e downscaling di scenari climatici futuri a livello locale R.Tomozeiu, F.Tomei, G.Villani, V.Marletto, L.Botarelli
OBIETTIVO Valutazione dei cambiamenti sul clima locale (6 aree test) in condizioni di scenario concentrando l attenzione sui parametri più rilevanti ai fini degli impatti in corso di valutazione; Parametri più rilevanti: Tmin, Tmax, prec; Proiezioni climatiche : 2021-2050 rispetto al 1961-1990 Scenario :A1B (IPCC) OUTPUT SCALA TEMPORALE : GIORNALIERA
AREE DI STUDIO
STRUMENTI 1. TECNICHE DI REGIONALIZZAZIONE/ DOWNSCALING STATISTICA (DS) Output stagionale (2) (1) cambiamenti nel valore medio (1) cambiamenti nella varianza (2) 2. WEATHER GENERATOR (WG) Output giornaliero
TECNICHE DI REGIONALIZZAZIONE STATISTICA (DS)
A) Data-set Scala locale (Predittandi) Serie giornaliere di Tmin,Tmax, prec; Periodo: 1958-2002; Fonte :dati UCEA (CRA) Larga scala (Predittori) Temperature 850hPa (T850) Mean sea level pressure(mslp) Geopotential height 500hPa (Z500) fonte: ERA40 (rianalisi) 1958-2000 (risoluzione 2.5 x2.5 ); AOGCM disponibili al interno del progetto Ensembles, Periodo 2021-2050 area= 90 W-90 E,0 N-90 N
Predittori (A1B scenario 2021-2050) 2050) ERNSEMBLES INSTITUTIONS Resolution AGCM OGCM Model STREAM1 INGV-SINTEX-G INGV-Italy 1.125 1.125 ECHAM4 (T106L19) OPA 8.2 FUB-EGMAM Freie Universitaet Berlin(Germany) 3.75 3.75 ECHAM4 (T30L39) HOPE-G (T42 with equatorial refinement, METO-HC (HADGEM1) IPSL-CM4 ECHAM5 MPI OM Met Office's Hadley Centre (UK) Inst.Pierre Somon Laplace (France) Max-Planck Institute(Germany) 1.875 1.875 HadGAM1( includes land and river routing components) L20) HadGOM1( includes sea ice components) 3.75 3.75 LMDZ (96x72x19) OPA8.2 1.875 1.875 ECHAM5.2.02 (T63L31) MPI-OM Vers. 1.0 (GR1.5L40) Nota: I dati sono stati interpolati su una griglia comune: 2.5 x2.5
26 28 30 32 34 36 38 26 28 30 32 34 36 38 26 28 30 32 34 36 38 Modello statistico di downscaling (SD) PREDITTORI LARGA SCALA (dati ERA40) (Z500,MSLP,T850) (1958-2002 2002) PREDITTORI LARGA SCALA (dati scenari AOGCM) (Z500,MSLP,T850) (2021-2050) 2050) Canonical Correlation Analysis (CCA) Regressione multivariata basata su CCA scenario (A1B) SCALA LOCALE (dati UCEA) Tmin,Tmax Tmax,prec (1958-2002) SCENARI FUTURI Tmin,Tmax Tmax,pav 2021-2050& 2050& PREDITTANDI Tomozeiu R., Cacciamani C., Pavan V., Morgillo A., and Busuioc A. (2007) Climate change scenarios for surface temperature in Emilia-Romagna (Italy) obtained using Statistical downscaling models.theoretical and Applied Climatology, 90, 25-47
Predittandi qualità dei dati Faenza Val Padana Marche Beneventan o Oristano Destra Sele
Comparazione punto di griglia (1118) vs. stazione (Capo Frasca) C 17 16 15 14 13 12 11 10 Andamento Tmax-inverno (confronto tra punto griglia 1118 e Stazione di Capo Frasca) TMax_DGF_1118 TMax_Capo_Frasca_DGF 1958 1961 1964 1967 1970 1973 1976 1979 1982 1985 1988 1991 1994 1997 2000 anni C 22 20 18 16 14 12 10 Andamento Tmax-PRIMAVERA (confronto tra punto griglia 1118 e Stazione di Capo Frasca) 1118_Tmax_MAM Capo_Frasca_MAM 1958 1961 1964 1967 1970 1973 1976 1979 1982 1985 1988 1991 1994 1997 1968 anni Andamento Tmax-ESTATE (1118.vs. Capo Frasc) 30 29 28 27 C 26 25 24 23 Tmax_GLA_1118 Tmax_GLA_Capo Frasca 22 1958 1962 1966 1970 1974 1978 1982 1986 1990 1994 1998 2002 anni
Confronto tra Tmin&Tmax (anno 1960) Cella 1105 Guspini Cella 1118 Marrubiu
Precipitazione. Precipitazione-INVERNO (confronto tra punto di griglia 1118 e stazione di Capo Frasca) prec(mm) 350 Prec_DGF_1118 Prec_DGF_Capo Frasca 300 250 200 150 100 50 0 1958 1962 1966 1970 1974 1978 1982 1986 1990 1994 1998 2002 anni Precipitazione-ESTATE (confronto tra punto di griglia 1118 e stazione di Capo Frasca) 120 100 prec(mm) 80 60 40 20 0 1958 1961 1964 1967 1970 1973 1976 1979 1982 1985 1988 1991 1994 1997 2000 Prec_GLA_1118 Prec_GLA_Capo Frasca anni
Scenari climatici
C) Proiezioni di cambiamento climatico
Proiezioni di cambiamento climatico TMAX-punto di griglia 1118 INVERNO Scenario A1B (2021:2050-1961:1990) Tmax inverno (DGF) cella 1118 ipsl meto_hc clima_61-90 ingv egmam_r1 egmam_r2 meto_hc echam5 1.0 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0.0 Probability Density Function Scenario A1B (2021:2050-1961:1990) ENSEMBLE MEAN -Tmax inverno (DGF) cella 1118-5 -4-3 -2-1 0 1 2 3 4 5 Tmax Changes ( C) EM (2021-2050) clima(1961-1990) 1.0 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 Probability Density Function 0.1 0.0-5 -4-3 -2-1 0 1 2 3 4 5 Tmax Changes ( C)
Estate Scenario A1B (2021:2050-1961:1990) Tmax estate (GLA) cella 1118 ipsl meto_hc clima_61-90 ingv egmam_r1 egmam_r2 meto_hc echam5 1.0 0.9 0.8-5 -4-3 -2-1 0 1 2 3 4 5 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0.0 Probability Density Function Scenario A1B (2021:2050-1961:1990) ENSEMBLE MEAN -Tmax ESTATE (GLA) cella 1118 Tmax Changes ( C) EM (2021-2050) -5-4 -3-2 -1 0 1 2 3 4 5 Tmax Changes ( C) clima(1961-1990) 1.0 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0.0 Probability Density Function
Ensemble Mean Tmin e Tmax-punti di griglia 1118 & 1105(ORISTANO) Cambiamenti climatici Tmax (Ensemble Mean) -2021-2050 rispetto 1961-1990 (A1B) -punto 1118 e 1105(ORISTANO) ESTATE camabiamento Tmax( C) 2.0 1.5 1.0 0.5 0.0 1118 1105 punti di griglia Cambiamenti Tmin-punto di griglia 1118 ( Ensemble Mean) 2021-2050 rispetto 1961-1990 DJF MAM JJA SON 1.7 1.5 1.3 T ( C) 1.1 0.9 0.7 0.5 DGF MAM GLA SON
Proiezioni di precipitazioni Scenario A1B (2021:2050-1961:1990) INVERNO punto griglia 1118 (ORISTANO) ingv echam5 egmam_r1 egmam_r2 ipsl 1961-1990 meto_hc -150-125 -100-75 -50-25 0 25 50 75 100 125 150 Prec Changes (mm) Clima(1961-1990) DGF =225mm 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 Cumulative Probability Density Function ingv echam5 egmam_r1 egmam_r2 ipsl 1961-1990 meto_hc Scenario A1B (2021:2050-1961:1990) ESTATE punto griglia 1118 (ORISTANO) -100-75 -50-25 0 25 50 75 100 Prec Changes (mm) Clima(1961-1990) GLA =30mm 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 Cumulative Probability Density Function
precipitazioni: 2021-2050 rispetto a 1961-1990 Cambiamenti nella prec-ensemble Mean 2021-2050 rispetto 1961-1990 cambiamento prec(mm) 30.0 20.0 10.0 0.0-10.0-20.0 1118 1105 punti di griglia Proiezioni precipitazioni punto di griglia 1118-30.0 DJF MAM JJA SON cambiamento prec (%) 10 0-10 -20 DGF MAM GLA SON -30-40 -50 ECHAM5 egmam_r1 egmam_r2 INGV IPSL METO_HC EM -60 stagione
Sintetizzando per ORISTANO durante il periodo 2021-2050 le proiezioni mostrano un possibile incremento per la Temperatura massima di: circa 1 C per l inverno; 1.5 C per primavera ed l autunno; circa 1.7 C l'estate. Temperatura minima: circa 1 C durante l inverno, primavera, autunno; circa 1.5 durante l estate
Precipitazioni durante il periodo 2021-2050 leggera diminuzione nelle precipitazioni invernale ( entro 5%-Ensemble Mean); diminuzione nelle precipitazioni primaverile (circa 20%) ed estive (circa 40% Ensemble Mean)
2)Il passaggio dato stagionale a giornaliero: local observed data Global climate scenarios (AOGCM) Statistical downscaling prec., wet days, t min, t max (mean and std. deviation) daily meteo series (WG) & watertable prediction Water balance and crop growth model (Criteria) Observed large scale fields (ERA40) Output (Agronomical impacts)
WG utilizzato (limitatamente ad un singolo punto) è quello di Richardson, successivamente modificato da Campbell. Premessa: I dati prodotti dal WG devono rispettare la temporalità dei dati reali, in particolare la distribuzione gaussiana delle temperature e la distribuzione gamma delle precipitazioni; Inoltre è importante che sia rispettata la correlazione tra temperate e precipitazioni (nei giorni piovosi dei mesi estivi le temperature tipicamente scendono, nei mesi invernali può avvenire l opposto).
Variable code Input data of WG Unit Tmax mean of maximum temperature C Tmin mean of minimum temperature C Txsd standard deviation of maximum temperature C Tnsd standard deviation of minimum temperature C Prcp mean of total precipitation mm Fwet fraction of wet days - Tdw difference between maximum temperatures on dry and wet days C
Esempio di Output giornaliero del WG Nota: Per ogni modello e ogni punto di griglia sono state create 50 repliche di serie sintetiche giornaliere.
Primi risultati Bilancio IdroClimatico (mm) - Faentino 400 Kiwifruit irrigation water need 350 300 [mm] 250 200 150 100 1961-1990 1981-2009 2021-2050 Multi-model Kiwi, periodo iriguo: Aprile-Ottobre 140 120 monthly irrigations (mm) 100 80 60 40 20 0 1996 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 Criteria model Observed
Grazie per l attenzione!