Gli indicatori del clima in Italia - SCIA

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Gli indicatori del clima in Italia - SCIA

9. APPENDICE - CALCOLO E RAPPRESENTAZIONE DEGLI

INDICATORI CLIMATICI

Avendo come riferimento le linee guida per il calcolo delle statistiche climatiche dettate

dall’Organizzazione Meteorologica Mondiale [5], le serie temporali di indicatori prodotti attraverso il

sistema SCIA sono state utilizzate per produrre gran parte delle informazioni contenute nel presente

rapporto. I criteri di calcolo degli indicatori climatici e le diverse fasi di elaborazione delle serie

temporali per pervenire alla stima dei valori climatologici normali e delle anomalie annuali sono

descritti in [27].

Il presente rapporto contiene essenzialmente tre tipi di indicatori: quelli che rappresentano i valori

statistici delle variabili climatiche nell’anno 2011; quelli che rappresentano i valori di anomalia del

2011, cioè le differenze tra i valori del 2011 e i valori climatologici normali; quelli, infine, che

rappresentano le serie delle anomalie su un periodo di diversi anni. Tutte le variabili climatiche trattate

nel rapporto sono illustrate attraverso indicatori del primo tipo, cioè rappresentativi dell’anno 2011. I

valori di anomalia del 2011 e le serie temporali sono stati invece calcolati e rappresentati solo in alcuni

casi, in base al popolamento degli indicatori (cioè alla disponibilità di dati storici sufficienti) e alla

significatività degli indicatori stessi.

Indicatori dell’anno 2011

I valori statistici delle variabili climatiche nell’anno 2011 sono rappresentati in tre modi: mappa con i

valori spazializzati attraverso algoritmi di elaborazione geostatistica; mappa con i valori puntuali di

diverso colore in base al valore dell’indicatore; diagramma che rappresenta la distribuzione statistica

dell’indicatore (boxplot) su nove aree climatiche in cui è stato diviso il territorio italiano in base a

riferimenti di letteratura [15, 16].

Per realizzare le mappe di temperatura e precipitazione sono stati utilizzati sia un metodo

deterministico (Regularized Spline with Tension) [17] che uno geostatistico (Regression Kriging) [18,

19]. Nel primo caso, la superficie di interpolazione viene generata mediante l’uso di funzioni spline;

nel secondo, invece, il processo di stima si basa su pesi quantificati tramite un variogramma il cui

scopo è quello di descrivere la struttura di covarianza dei dati nello spazio.

Entrambi gli approcci sono stati testati per ciascuna variabile meteoclimatica oggetto di analisi. In

definitiva, sono state inserite nel rapporto solo le mappe ottenute dalla interpolazione degli indicatori

che, dopo i test, hanno dimostrato di possedere una distribuzione e una densità idonee ad ottenere una

spazializzazione sufficientemente accurata e “robusta”, nonché, nel caso della temperatura, una

correlazione elevata con variabili esterne che garantiscono una stima realistica dell’indicatore anche su

aree non ben coperte da stazioni di misura. In conclusione, la spazializzazione è stata effettuata per le

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