Autore: Franco Zavatti
Data di pubblicazione: 03 Maggio 2020
Fonte originale:  http://www.climatemonitor.it/?p=52806

L’evoluzione temporale delle piogge forti (i dati che tratto qui, nel database ECA sono definite heavy rain) è un indice della variazione del clima e ovviamente anche l’IPCC si occupa della questione. Ad esempio nel rapporto SR1.5 (presentato alla COP di Katowize, Polonia, nel 2018) al punto B1 si dice:

I modelli climatici prevedono forti differenze nelle caratteristiche dei climi regionali tra il riscaldamento globale odierno e quello di 1.5°C, e tra 1.5°C e 2°C. Queste differenze includono aumenti: nella temperatura media nella maggioranza delle regioni terrestri e oceaniche (alta confidenza), estremi di caldo nelle regioni più abitate (alta confidenza), pesanti precipitazioni in molte regioni (media confidenza) e la probabilità di siccità e mancanza di precipitazioni in alcune regioni (media confidenza)

Si deduce soltanto che si attendono (con media confidenza) nei prossimi decenni forti variazioni nel regime delle precipitazioni a causa dell’aumento di temperatura da quella attuale a +1.5°C e fino a +2°C (le “pesanti precipitazioni e la “mancanza di precipitazione” riportate nella stessa riga senza ulteriori dettagli, non portano chiarezza su quanto ci si deve attendere).
Dalla misura delle piogge (≥10mm in 24 ore) si ricava un indice climatico, definito R10mm, che elenca il numero di giorni con precipitazione maggiore o uguale a 10 mm nel corso dell’anno e nei due semestri caldo (AMJJAS) e freddo (ONDJFM). Questo indice è disponibile nel sito ECA&D e si riferisce alle 195 serie di precipitazioni giornaliere utilizzate per il database (Klein Tank et al., 2002). Di queste 195, “Respecting the data policies of the participants, a selection of the daily series in the ECA dataset (90%) is made available to the public”, cioè 118 serie di precipitazione (114 di temperatura) hanno i valori numerici disponibili.

Il database contiene temperature e precipitazioni giornaliere della Regione VI del WMO (Europa e Medio Oriente: Libano, Siria, Giordania e Israele) e pone particolare attenzione ai cambiamenti negli estremi giornalieri.

Anche se gli autori/gestori del database le definiscono “piogge pesanti”, da una discussione con Luigi Mariani è emerso che non lo sono e che per cercare la variazione delle piogge estreme si usano indici tipo R50mm, in particolare per le piogge alle nostre latitudini. Quindi è possibile considerare che l’indice sia generato da piogge normali e verificare se nel suo spettro si osserva il picco “lunare” (ciclo della linea dei nodi) a 18.6 anni in un intervallo di 18-20 anni.
Una sintesi di questa verifica è riportata in tabella 2 dove, di fianco al nome della stazione, il simbolo “§” indica per il semestre invernale la presenza del massimo a 18-20 anni e “~” ne indica la presenza appena oltre il limite dell’intervallo; per il semestre estivo, i due sinboli sono sostituiti da “#” e “^”, rispettivamente.

Dal database ECAD ho estratto il valore di R10mm per 28 stazioni: 24 europee, 2 israeliane e 2 ucraine, variamente distribuite in latitudine (da +65° a +31°), longitudine (da -22° a +45°) , altezza s.l.m. (da 1 a 1100 m) ed estensione temporale (da 13 a 206 anni).
L’elenco in ordine alfabetico delle stazioni è riportato in tabella 1, ma nel sito di supporto sono disponibili gli elenchi ordinati per latitudine (tabella 2) e per altezza s.l.m. (tabella 3)

Table 1: Stations ordered by Alphabetical Order. Look at ISO codes.

NSTAIDNameNat.LatLonElev.
 ECAD IDStationISOdd:mm:ssddd:mm:ssm
0100295aguiarPT+40:48:36-007:32:24670
0200271armaghGB+54:21:00-006:39:0062
0320416asarnaFI+62:39:36+014:21:20450
0400335barcelonaSP+41:25:05+002:07:26412
0500137beershevaIL+31:15:00+034:48:59280
0600169bolognaIT+44:30:00+011:20:4553
0700162debiltNL+52:05:56+005:10:462
0800121dublinIR+53:21:50-006:19:0949
0900170ferraraIT+44:49:57+011:37:1515
1000171genovaIT+44:24:52+008:55:3555
1100147groningenNL+53:10:59+006:36:001
1220415hankoFI+59:50:38+023:14:533
1320335kauhavaFI+63:08:08+023:03:1044
1400252kievUA+50:24:00+030:31:5913
1520337malexanderSE+58:04:18+015:14:09197
1600173milanoIT+45:28:18+009:11:21150
1700254nikolaevUA+46:58:00+031:58:5949
1800274oxfordGB+51:45:39-001:15:5063
1900291ponte de limaPT+41:46:12-008:35:2415
2000206poznanPL+52:11:58+018:39:37115
2107378savonlinna
laukansaari
FI+61:47:44+028:50:5794
2220400skaraSE+58:24:25+013:26:26115
2320454skien kjoer-
bekksvingen
NO+59:10:36+009:37:469
2400067stykkisholmurIS+65:04:26-022:44:0013
2500128tel aviv
reading
IL+32:06:00+034:46:593
2620282tianetiGE+42:06:00+044:58:001105
2700305tranebjerg
ost-1
DK+55:49:59+010:37:0018
2800177verona
villafranca
IT+45:22:59+010:52:0068

Per ognuna delle stazioni è visibile nel sito di supporto il grafico con il fit lineare che mostra l’andamento medio della serie, sia per il semestre freddo (indicato con Winter) che per quello caldo (Summer). Il riassunto dei fit è nel file lfit.app
Non è possibile pubblicare tutti i grafici ma la composizione di figura 1 (pdf) mostra i due dataset più estesi (Bologna e Oxford) e i due più brevi (Asarna e Skien).

Fig.1: I due dataset più lunghi (in alto) e i due più corti, con i fit lineari dei semestri freddo (linea azzurra) e caldo (linea rosa). In ascissa l’anno e in ordinata il numero di giorni, per ogni anno, con pioggia superiore o uguale a 10 mm (R10mm), per il semestre caldo (rosso) e per quello freddo (blu).

Anche da un sottoinsieme così limitato come quello di figura 1 si può intuire la diversità di comportamento e la dispersione dei valori di questo indice. L’insieme delle pendenze delle rette è riportato in tabella 2 e sintetizzato con i simboli + (retta crescente); – (retta decrescente); = (retta che non varia in pendenza); ~= (retta con variazione minima, quasi nulla), porta ad un complessivo di 10(+), 6(-), 9(~=), 2(=) per il semestre caldo e di 14(+), 6(-), 6(~=), 1(=) per quello freddo, e quindi ad una preponderanza della tendenza all’aumento del numero di giorni con pioggia ≥10 mm in entrambi i semestri, anche se le 11 pendenze invariate del semestre caldo e le 7 del semestre freddo non devono essere trascurate, così come non è trascurabile la forte dispersione dei dati osservati.

Table 2: Stations ordered by Alphabetical Order with rise(+)/drop(-) of R10mm.

Look at ISO codes. For Winter“§” outlines a 18-20 year spectral maximum, while “~”
indicates that the maximum is less evident. The same for Summer , where “#” and
“^” are the symbols used.

NSTAIDNameNat.SummerWinter
 ECAD IDStationISOrise/droprise/drop
0100295aguiarPT+~=
0200271armagh §GB+
0320416asarna *FI+
0400335barcelona §#SP+~-+
0500137beersheva §#IL=
0600169bologna § **IT++
0700162debilt §#NL++
0800121dublin ~^IR++
0900170ferrara #IT+~=
1000171genova ^IT-~=
1100147groningen §^NL++
1220415hankoFI++
1320335kauhava #FI++
1400252kiev #UA++
1520337malexander ~SE+
1600173milano §#IT
1700254nikolaev §#UA+~=+~=
1800274oxford §#GB+~=
1900291ponte de lima ^PT+~==
2000206poznan §PL+~=+~=
2107378savonlinna
laukansaari
FI+~=+
2220400skara §^SE=~+=~+
2320454skien kjoer ??
bekksvingen
NO++
2200067stykkisholmur ^IS++
2400128tel aviv ^
reading
IL=+
2520282tianeti ~GE
2600305tranebjerg ~#
ost-1
DK+~=-~=
2700177verona §
villafranca
IT++
rise/drop
Summary
SSSS
+~==
10692
WWWW
+~==
14661

Note:~= includes
both +~= & -~=

18-20 yr
Summary
SS
#^
107
WW
§~
124

* shortest series (13 years); **longest series (206 years). ? Spectrum unclear: not used.

Invito a verificare nei grafici originali che le pendenze delle rette di regressione di R10mm per le singole stazioni sono molto basse, del tipo 2-5 giorni su 120-150 anni, con punte di 2-3 giorni su 60-70 anni e, a fronte di una forte dispersione dei valori annuali, appaiono poco significative. Per questo mi limito a fornire il segno della pendenza e a descrivere il comportamento delle stazioni nel loro complesso.

Comportamenti complessivi
Sono il modo di comportarsi di tutte le stazioni rispetto alla latitudine e all’altezza s.l.m.
Nell’analisi di queste situazioni non è stata considerata la stazione di Asarna (FI) a causa della sua eccessiva brevità (13 anni).

In figura 2 sono presentate le pendenze, con le stazioni ordinate rispetto alla latitudine, di entrambi i semestri. Lungo l’intervallo di latitudine o rispetto al numero d’ordine della stazione (da 1 a 27) si osserva una diminuzione di poco più di 2 giorni su poco meno di 34°.

Fig.2: Pendenze delle singole serie rispetto alla latitudine della stazione: entrambe le pendenze complessive sembrano diminuire con la latitudine, con una diminuzione media di poco più di 2 giorni su quasi 34° di latitudine.

Rispetto all’altezza s.l.m. si osserva che le stazioni più basse mostrano pendenze più elevate (cioè un aumento nel tempo di R10mm) rispetto alle stazioni più in quota, come mostrato in figura 3. Da notare la bassa dispersione delle pendenze, in entrambi i casi, con Aguiar e Tel Aviv casi estremi del periodo freddo e Skara e Verona estremi del periodo caldo.

Fig.3: Comportamento delle pendenze delle singole stazioni rispetto all’altezza s.l.m.: sembrano diminuire con l’altezza, cioè R10mm diminuisce all’aumenta dell’altezza.

Massimo spettrale a 18.6 anni

In precedenza avevo trattato l’esistenza e la validità del massimo spettrale a 18.6 anni (ciclo nodale della Luna) e, non pubblicato, nella copertura nuvolosa media della regione “Low” (esempio) del database austriaco Histalp quando le piogge delle stazioni nella stessa regione non mostrano la presenza del massimo a 18-20 anni.

  1. in un indice legato alle piogge argentine (qui)
  2. nelle piogge lungo i bacini di 15 fiumi inglesi (qui),
  3. lungo il bacino del Po dall’800 al 2019 (qui)

In questa sezione tento di verificare se lo stesso massimo spettrale è presente anche nell’indice R10mm e calcolo lo spettro Lomb (il passo non è necessariamente costante, per la presenza di dati mancanti) delle 28 stazioni, sia per il semestre invernale (ottobre-marzo) che per quello estivo (aprile-settembre). Come esempi mostro lo spettro di Bologna e Asarna combinati nella stessa figura per il semestre invernale (pdf) e per quello estivo (pdf).

Fig.4: Lo spettro Lomb “invernale” del dataset più lungo (Bologna, a sinistra) e più corto (Asarna, a destra). La linea verticale celeste nei due quadri centrali identifica il periodo di 18.6 anni.

Fig.5: Lo spettro Lomb “estivo” del dataset più lungo (Bologna, a sinistra) e più corto (Asarna, a destra). La linea verticale celeste nei due quadri centrali identifica il periodo di 18.6 anni.

In generale, 16 su 27 stazioni (59%) mostrano per il semestre invernale il massimo a 18-20 anni, mentre per il semestre estivo le stazioni sono 17/27 (63%).Il risultato è identificato in tabella 2, per il semestre invernale, dal simbolo § quando il massimo è presente e dal simbolo ~ quando è più incerto, e per il semestre estivo dai corrispondenti simboli # e ^, e descritto come:

  • 24/27 stazioni (89%) mostrano un massimo in estate o in inverno.
  • 10/27 stazioni (37%) mostrano un massimo sia in estate che in inverno.
  • rispetto alla latitudine λ, in inverno 0/5 stazioni a λ≥59°50′ e 16/22 stazioni (73%) con λ≤ 58°24′ mostrano il massimo a 18-20 anni. In estate il massimo è presente in 2/5 stazioni con λ≥59°50′ e in 15/22 stazioni (68%) con λ≤ 58°24′.
  • non sembra esserci una relazione tra il massimo e l’altezza s.l.m. delle stazioni, sia in estate che in inverno; la presenza del massimo è distribuita su tutto l’intervallo delle altezze.

Conclusioni
Anche se le piogge considerate in questo articolo non costituiscono un insieme di valori estremi, possiamo ugualmente dedurre alcune informazioni dall’indice R10mm:

  • La sua pendenza in funzione del tempo varia quasi casualmente nel periodo estivo (semestre estivo: AMGLAS) con 10 pendenze positive (+), 6 negative (-), 9 quasi nulle (~=) e 2 nulle (=). In inverno (semestre invernale: ONDGFM) la situazione è più netta, con 14(+), 6(-), 6(~=), 1(=).
  • Complessivamente si può dire che la tendenza è all’aumento del numero di giorni, in un anno, con precipitazioni maggiori o uguali a 10 mm nelle 24 ore. La tendenza è meno chiara in estate e più netta in inverno.
  • Si osserva anche una debole tendenza alla diminuzione di R10mm al crescere della latitudine geografica (figura 2) e ad un suo aumento in funzione dell’altezza s.l.m. delle stazioni (figura 3).
  • In relazione alla presenza nello spettro di R10mm del massimo a 18.6 anni (ciclo della linea dei nodi della Luna), che qui ho considerato nell’intervallo 18-20 anni, si può dire che il 37% delle stazioni mostra la sua presenza in entrambi i semestri e che quasi il 90% delle stazioni lo mostra in un semestre o nell’altro (il 59% in inverno e il 63% in estate). Quello presentato qui è quindi un altro caso in cui, nelle piogge o nei loro derivati, si manifesta la “firma” lunare osservata per la prima volta, a quanto mi risulta, da Agosta (2014) nelle piogge argentine dell’area sub-andina.

Bibliografia

  • Eduardo Andres Agosta: The 18.6-year nodal tidal cycle and the bi-decadal precipitation oscillation over the plains to the east of subtropical Andes, South AmericaInt. J. Climatol.34, 1606-1614, 2014. https://doi.org/10.1002//joc.3787
  • Klein Tank, A.M.G. and 38 Coauthors, 2002.Daily dataset of 20th-century surface air temperature and precipitation series for the European Climate Assessment.Int. J. of Climatol.22, 1441-1453. https://doi.org/10.1002/joc.773

 

Tutti i grafici e i dati, iniziali e derivati, relativi a questo post si trovano nel sito di supporto