LA SITUAZIONE ITALIANA NEL CONTESTO DEL

RISCALDAMENTO GLOBALE

Maurizio Maugeri

Istituto di Fisica Generale Applicata – via Brera 28 – Milano

maurizio.maugeri@unimi.it

Bologna, 15 maggio 2006

Premessa Il forte interesse che la comunità scientifica sta riser-vando allo studio dei cambiamenti climatici è sostan-zialmente dovuto ai seguenti due fenomeni….

L’evidenza di un concomitante e significativo incremento della temperatura dell’aria (Global Warming);

L’incremento delle concentrazioni atmosferiche di alcuni gas potenzialmente in grado di alterare il bilancio radiati-vo del sistema terra-atmosfera (gas-serra).

….. e al fatto che la “fisica” del bilancio energetico del nostro pianeta porta a ritenere che tra loro pos-sa esservi un legame causale.

Andamento della concentrazioni di CO2 in Andamento della concentrazioni di CO2 in atmosfera negli ultimi 1000 anni: valori atmosfera negli ultimi 1000 anni: valori

espressi in ppmespressi in ppm

Fonte: CDIAC, U.S. Dept.of Energy

La crescita dei gas-serra

Il Global warmingÈ ormai ampiamente provato come, nel corso dell’ultimo secolo, la temperatura media dell’aria sia aumentata di oltre mezzo grado in prossimità della superficie terrestre. Questo riscaldamento, parallelo ad un analogo riscaldamento verificatosi sulla superficie degli oceani, non è stato uniforme né spazialmente né temporalmente, ma ha manifestato forti differenziazioni geografiche ed ha presentato un comportamento molto complesso, sia in termini di trend di lungo periodo, sia di modulazione stagionale.

Nel corso degli anni ’90 il fenomeno si è fatto ancor più evidente, al punto che questo decennio è probabilmente risultato il più caldo dell’ultimo millennio.

Anche gli ultimi dati sembrano confer-mare questa tendenza, tanto che tutti gli anni del periodo 2000-2005 si collocano tra i più caldi dell’intero periodo coperto dalle osservazioni strumentali

-0.6

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0

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1856

1861

1866

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1986

1991

1996

2001

Anno

T (

˚C)

Fonte: University of East Anglia, www.cru.uea.ac.uk./cru/info/warming

Fonte: IPCC WGI Third Assessment Report

Radiative forcing of the climate system relative to Radiative forcing of the climate system relative to 1750 by gases, aerosol particles, aviation, land use 1750 by gases, aerosol particles, aviation, land use

and solar variationand solar variation

Il possibile legame tra i due fenomeni

La complessità del sistemaIl legame tra gas-serra e cambiamenti climatici è in realtà estremamente complesso e, anche se disponessimo di stime affidabili dei contributi di tutti i fattori in grado di influire sul bilancio energetico della Terra, le nostre valutazioni sarebbero comunque affette da significative incertezze in quanto non esiste ancora un completo sistema di modelli matematici in grado di descrivere efficacemente tutte le conseguenze di un eventuale disequilibrio tra radiazione entrante ed uscente.

Ruolo cruciale delle osservazioni

Ruolo delle serie storiche di dati meteorologici

In questo contesto, nella seconda metà degli anni ’90, un gruppo di ricercatori dell’Istituto di Fisica Generale Applicata, dell’ISAC – CNR, dell’UCEA

e dell’Osservatorio Astronomico di Brera, ha avviato un ampio programma di ricerche per il recupero e l’analisi delle lunghe serie storiche

italiane di dati meteorologici

La presentazione si pone l’obiettivo di mostrare i principali risultati raggiunti

nell’ambito di questo programma

Struttura della presentazione

Disponibilità dei dati

Omogeneità dei dati

Analisi dei dati

Sintesi situazione dati

Serie secolari mensili

Piogge: 111

Temperature: 67

Pressione: 30

Copertura nuvolosa: 30

Neve al suolo: in progress

Umidità relativa: in progress

per dettagli: www.climagri.it

PIOGGE

TEMPERATURE

Metadata/schede stazioni

• Ricostruzione storia della rete meteo/climatica Italiana• Schedatura contributi pubblicati (letteratura grigia)• Schedatura corrispondenza tra osservatori ed Ufficio

Centrale • Coordinate• Informazioni sulla provenienza dei dati• Disponibilità dei dati• Note

Per maggiori informazioni: www.climagri.it

Omogeneizzazione delle serie

Segnali presenti nelle serie di dati

Variazioni climatiche Problemi legati alla misura

Problemi legati alla misura

RilocalizzazioniErrori strumentali (cambiamenti o ricalibrazioni deglistrumenti)Metodologie di osservazione (orari, etc...)Caratteristiche delle schermatureModificazioni ambientali (microscala – intera città)

Mean T Maximum T Minimum T Precipitation

N. of years (excluding filled gaps)

8292 5848 5848 13355

N. of breaks 766 347 398 170

N. of break per series 11.43 7.23 8.29 1.53

N. of break per year per series 0.092 0.059 0.068 0.013

Mean homogeneous sub-period (years)

10.8 16.9 14.7 78.6

Omogeneizzazione: alcuni risultati

Brunetti M, Maugeri M, Monti F, Nanni T. 2005. Temperature and precipitation variability in Italy in the last two centuries from homogenised instrumental time series.

Int. J. Climatol. (submitted)

Alcuni risultati: le temperature REGIONALIZZAZIONE

(Principal Component Analysis)

ANDAMENTI: ANNO E STAGIONI

Brunetti M, Maugeri M, Monti F, Nanni T. 2006. Temperature and precipitation variability in Italy in the last two centuries from homogenised instrumental time series.

Int. J. Climatol, 26, 345-381

W

Sp

S

A

-2.2: 1816

+1.7: 2003

Tmed Tmax Tmin

AL PP PI ITA AL PP PI ITA AL PP PI ITA

Y 1.0±0.1 1.0±0.1 1.0±0.1 1.0±0.1 0.8±0.1 1.1±0.1 0.7±0.1 0.9±0.1 1.2±0.1 0.9±0.1 1.3±0.1 1.1±0.1

W 1.2±0.2 1.0±0.3 1.0±0.2 1.1±0.2 1.2±0.2 1.2±0.3 0.8±0.2 1.0±0.2 1.4±0.2 1.1±0.3 1.2±0.2 1.2±0.2

Sp 1.0±0.2 1.0±0.2 1.0±0.2 1.0±0.2 0.9±0.2 1.2±0.2 0.7±0.2 0.9±0.2 1.2±0.1 0.9±0.2 1.2±0.1 1.0±0.1

S 1.0±0.2 1.1±0.2 1.2±0.2 1.1±0.2 0.4±0.2 1.1±0.2 0.7±0.2 0.9±0.2 1.2±0.2 0.9±0.2 1.6±0.2 1.2±0.2

A 0.8±0.2 0.8±0.2 0.9±0.2 0.8±0.2 0.6±0.2 0.9±0.2 0.6±0.2 0.8±0.2 1.0±0.2 0.8±0.2 1.1±0.2 0.9±0.2

TREND PROGRESSIVI (˚C/100y)

TREND (˚C/100y)

Alcuni risultati: le temperature

Brunetti M, Maugeri M, Monti F, Nanni T. 2006. Temperature and precipitation variability in Italy in the last two centuries from homogenised instrumental time series.

Int. J. Climatol, 26, 345-381

Alcuni risultati: le precipitazioni

ANDAMENTI ANNUALE E STAGIONALE

REGIONALIZZAZIONE

(Principal Component Analysis)

Brunetti M, Maugeri M, Monti F, Nanni T. 2006. Temperature and precipitation variability in Italy in the last two centuries from homogenised instrumental time series.

Int. J. Climatol, 26, 345-381

W

Sp

S

A

NW NEN PP CE SE SO ITA

Y - - - -(10±3) -(8±5) + -(5±3)

W - + + - - + -

Sp - - - -(20±5) - - -(9±5)

S - - + -(13±8) - - -

A - - - - - + -

Alcuni risultati: le precipitazioni

TREND (%/100y)

TREND PROGRESSIVI (%/100y)

Brunetti M, Maugeri M, Monti F, Nanni T. 2006. Temperature and precipitation variability in Italy in the last two centuries from homogenised instrumental time series.

Int. J. Climatol, 26, 345-381

Intensità delle Precipitazioni Giornaliere 

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Bo 0.0 0.0 0.0 34.1 5.4 37.5 41.3 7.0 0.0 0.0

Fe 0.0 0.0 15.1 5.1 9.8 7.6 0.0 4.5 0.0 0.0

Ge 0.0 0.0 0.0 4.3 11.1 35.4 13.5 55.6 9.7 7.5

Mn 0.0 0.0 0.0 40.3 11.3 6.4 3.4 38.8 0.7 0.5

Mi 0.0 0.0 0.5 15.4 30.7 22.2 1.8 42.4 0.0 0.0

Serie da analizzare: rapporti tra precipitazioni nelle varie classi e precipitazioni totali

Anno/stagioni/mesi

Scelta classi: esistono molte opzioni

0.0 – 2.5 2.5-12.5 12.5-25.0 25.0-50.0 >50.0

i i

i ij

p

p

1.E-05

1.E-04

1.E-03

1.E-02

1.E-01

1.E+00

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

mm

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1

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

mm

GAMMA DISTRIBUTIONGAMMA DISTRIBUTIONCUMULATIVE DISTRIBUTIONCUMULATIVE DISTRIBUTION

C1 C2 C5C4C3 C6

C1C1 0th-50th percentile

C2C2 50th-75th percentile

C3C3 75th-90th percentile

C4C4 90th-95th percentile

C5C5 95th-99th percentile

C6C6 >99th percentile

Classi di Precipitazioni

NW NEN NES CE SO

W

Sp

S

A

Y

Significance level > 99% Significance level > 95% Significance level > 90%

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Brunetti M, Maugeri M, Monti F, Nanni T. 2004. Changes in daily precipitation frequency and distribution in Italy over the last 120 years.

Journal of Geophysical Research - Atmosphere, 109, D05, doi:10.1029/2003JD004296, 2004.

Trend delle Classi di Precipitazioni (%/100y)

… e per il futuro …

Comprendere gli andamenti evidenziati alla luce di modificazioni a scala più ampia

Migliorare (quantità e qualità) le serie disponibili per (almeno) T, DTR, P (Tot, NGP), Pressione e Copertura

Passare da anomalie a valori assoluti e spazializzare ad alta risoluzione

Integrare maggiormente con osservazioni attuali

Integrare con dati con maggior risoluzione spazio-temporale approccio lagrangiano vs euleriano

Studiare il ruolo delle forzanti