Tagliaferri und Merlo - L'acqua, una risorsa per il sistema agricolo lomba

22 Clima in Italia e in Lombardia Maurizio Maugeri
termine che le analisi si propongono di evidenziare. A questo problema, comune peraltro
a tutte le lunghe serie di dati osservativi, si è risposto con l’applicazione di una serie
di metodologie volte a correggere le serie al fine di renderle omogenee.
Tuttavia, per quanto quest’attività abbia avuto un ruolo assolutamente essenziale e per
quanto essa abbia influenzato profondamente i risultati delle successive analisi, riteniamo
che in un testo con carattere prevalentemente divulgativo come il presente sia più opportuno
focalizzare l’attenzione sull’evoluzione temporale delle serie omogeneizzate e sui relativi
trend a lungo termine. Rimandiamo pertanto i lettori interessati ai dettagli relativi alla
fase di acquisizione, revisione critica ed omogeneizzazione delle serie ad altri nostri lavori
come Maugeri et al. (2005) e Brunetti et al. (2006).
Le metodologie di omogeneizzazione, per quanto assolutamente indispensabili, non
sono purtroppo in grado di risolvere tutti i problemi ed è frequente che anche le serie corrette
contengano ancora qualche piccola disomogeneità. Un ulteriore aspetto problematico
di queste tecniche è che esse tolgono talora alle serie osservative il loro carattere “locale”
in quanto introducono, attraverso le correzioni, andamenti tipici delle osservazioni
delle stazioni circostanti. Essendo la versione finale del nostro dataset costituita da molte
serie omogeneizzate, in sede di analisi dei dati si è quindi ritenuto più opportuno, anziché
considerare le serie delle singole stazioni, prendere in esame serie medie di varie aree
climatiche del nostro Paese. Queste serie regionali sintetizzano le informazioni delle serie
delle singole stazioni, fornendo un segnale climatico più stabile e meno soggetto agli
errori casuali che le serie osservative inevitabilmente contengono, anche se soggette alle
più sofisticate tecniche di omogeneizzazione. Esse permettono pertanto di ottimizzare il
rapporto segnale/rumore, rendendo più agevole lo studio della variabilità dei cambiamenti
climatici e consentendo più accurate stime dei trend a lungo termine.
Il primo passo per la costruzione di tali serie medie regionali consiste nel definire regioni
climatiche omogenee, procedimento fondamentale soprattutto per un territorio orograficamente
assai complesso come quello italiano. Queste regioni devono essere costruite
in modo da soddisfare due requisiti fondamentali. Il primo è quello di includere nella
medesima regione stazioni che si ritiene abbiano le stesse caratteristiche climatiche, il secondo
è quello di ottimizzare la rilevabilità degli andamenti climatici attraverso la presenza
di un numero sufficientemente alto di stazioni per ogni regione, minimizzando così
l’influenza degli errori che rimangono comunque presenti nelle serie delle singole stazioni,
anche dopo l’applicazione dei metodi di omogeneizzazione.
La metodologia che si è scelta per meglio soddisfare questi due requisiti è stata l’Analisi
delle Componenti Principali (PCA o Principal Component Analysis). Per maggiori dettagli
sulla classificazione delle stazioni si rimanda a Maugeri et al. (2005) e Brunetti et al.
(2006); qui si segnala solo che le regioni climatiche individuate per lo studio della temperatura
sono risultate 3 (Figura 1A), mentre per le precipitazioni, a causa della minore coerenza
spaziale di questa variabile, è stato necessario ripartire il territorio del nostro Paese
in un numero doppio di aree (Figura 1B).
Una volta individuate le regioni geografiche in cui ripartire le stazioni, si sono calcolate
serie medie regionali per tutte le aree evidenziate. Esse sono state ricavate mediante
la seguente metodologia: innanzitutto, per ogni stazione, si sono calcolati i valori normali
annuali e stagionali relativamente al periodo 1961-1990; quindi si sono espressi i dati in