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Valutazione tramite BIGBANG dell'impatto dei cambiamenti climatici sulla risorsa idrica naturale  

Ultimo aggiornamento: 19/07/2019

    La procedura BIGBANG è stata utilizzata anche per valutare l'impatto sulla risorsa idrica naturale in Italia per effetto dei cambiamenti climatici determinati da scenari di emissione di gas ad effetto serra (GHG–Green House Gases). L'analisi è stata effettuata, in una prima fase con opportune modifiche del BIGBANG, a una scala annuale e con riferimento ai valori medi ventennali (periodo minimo per definire una LTAA–Long Term Annual Average).

    L'analisi è stata articolata nei seguenti punti: 

    1. individuazione degli scenari di emissione di gas serra (GHG) causa del cambiamento climatico;

    2. definizione degli orizzonti temporali rispetto ai quali valutare, per ciascuno scenario di emissione, le componenti del bilancio idrologico;

    3. individuazione delle simulazioni del modello climatologico (GCM–Global Circulation Model)

    4. downscaling delle simulazioni del modello climatologico per le variabili "media della precipitazione annua" e "media della temperatura media annua";

    5. stima delle componenti del bilancio idrologico a scala annuale e mediati sul periodo di vent'anni disponibile 1996–2015 (elaborazioni ISPRA basate su dati idrologici regionali e delle province autonome);

    6. proiezione delle componenti del bilancio idrologico per ciascuno degli scenari di emissione individuati al punto 1 e sugli orizzonti temporali definiti al punto 2.

    Gli scenari di emissione di GHG causa del cambiamento climatico, su cui è basata l'analisi, sono quelli definiti dall'IPCC–Intergovernmental Panel on Climate Change nel Fifth Assessment Report (AR5; IPCC, 2014) mostrati in Figura 1a. In particolare, questi scenari di emissione sono basati sui cosiddetti Representative Concentration Pathways (RCPs; van Vuuren et al., 2011), che sono riportati in Figura 1b

     

    (a)

    Scenari IPCC

    (b)

    Figura 1. scenari di emissione dei GHG (A) e relativi Representative Concentration Pathways (B), così come definiti nell'AR5 dell'IPCC (tratte da Wayne, 2013).

     

    Gli orizzonti temporali su cui sono stati proiettati i termini del bilancio sono i periodi di vent'anni così definiti: 

    1. breve termine 2020–2039 (individuato dall'anno centrale 2030);

    2. medio termine 2040–2059 (individuato dall'anno centrale 2050);

    3. lungo termine 2080–2099 (individuato dall'anno centrale 2090).

    Le simulazioni climatiche globali usate sono prodotte dall'United States National Center for Atmospheric Research (NCAR) mediante il Community Climate System Model (CCSM4) per l'IPCC AR5 (modello GCM). L'output del modello CCSM4 è fornito su un grigliato in cui le longitudini sono equidistanti a 1.25°, mentre le latitudini variano leggermente attorno a 0.9424°. La risoluzione spaziale approssimativa delle proiezioni climatiche globali è di 105 km (Figura 2). I risultati utilizzati solo relativi all'Ensemble Average, cioè la media tra tutti i run del modello con diverse condizioni al contorno e iniziali. Le variabili usate sono la temperatura dell'aria superficiale (TAS) e la precipitazione mensile aggregata a scala annuale (PPT).

    Grigliato CCSM 

    Figura 2. Grigliato scenari climatologici.

     

    Il metodo di downscaling utilizzato è il cosiddetto "delta method" in base al quale la media della precipitazione annua relativa a un assegnato orizzonte temporale e a un fissato scenario di emissione , è fornita dall'espressione:

    dove è la media della precipitazione annua osservata al tempo attuale (derivata dall'interpolazione spaziale dei dati rilevati dalla rete pluviometrica dei vari enti preposti al monitoraggio), è la media della precipitazione annua fornita dal modello GCM sull'orizzonte temporale e relativamente allo scenario di emissione e è la media della precipitazione fornita dal modello globale GCM come simulazione storica o reanalisi al tempo attuale

    La media della temperatura media annua relativa all'orizzonte temporale e allo scenario è fornita, invece, da un formulazione analoga ma additiva: 

    dove è la media della temperatura media annua osservata al tempo attuale (derivata dalle mappe di temperatura media mensile elaborate da ISPRA nel sistema SCIA), è la media della temperatura media annua fornita dal modello GCM sull'orizzonte temporale e relativamente allo scenario di emissione e è la media della temperatura media annua fornita dal modello GCM come simulazione storica o reanalisi al tempo attuale .

    Sono state quindi stimate le componenti medie del bilancio idrologico annuale, sulla base dei valori delle precipitazioni annuali e delle temperature medie annuali osservate al tempo

    e quelle proiettate sull'orizzonte temporale al tempo relativo all'assegnato scenario di emissione

    dove è la precipitazione totale, è l'evapotraspirazione reale, è la ricarica degli acquiferi e è lo scorrimento superficiale, avendo posto nel bilancio annuo medio l'immagazzinamento nel terreno e nel manto nevoso uguale a 0. è stimata sulla base dei coefficienti di infiltrazione potenziali (CIP) associati alla carta dei complessi idrogeologici prodotta da ISPRA. è stimato per differenza. 

    L'evapotraspirazione reale annua è stata valutata mediante la nota formula di Turc:

    dove è la precipitazione annua in mm e è la capacità evaporativa dell'atmosfera con temperatura media annua in °C. 

    Nelle Tabelle 1, 2, 3, 4, 5 e 6 sono riportate la valutazioni delle componenti del bilancio precipitazione, temperatura, evapotraspirazione reale, ricarica degli acquiferi, ruscellamento e internal flow (ossia la differenza tra precipitazione ed evapotraspirazione) per ciascuno scenario di emissione di GHG e per ciascun orizzonte temporale. In Figura 3, Figura 4 e Figura 5 sono riportati tre esempi di confronto tra la media storica 1996–2015 e le proiezioni 2080–2099 con lo scenario IPCC peggiorativo RCP 8.5 relative alla precipitazione, temperatura e all'internal flow, rispettivamente. 

     

    Tabella 1. Stima della media LTAA della precipitazione annua per ciascuno scenario di emissione di GHG e per ciascun orizzonte temporale.

    Stime P 

     

    Tabella 2. Stima della media LTAA della temperatura media annua per ciascuno scenario di emissione di GHG e per ciascun orizzonte temporale.

    Stime T 

     

    Tabella 3. Stima della media LTAA della evapotraspirazione reale annua per ciascuno scenario di emissione di GHG e per ciascun orizzonte temporale.

    Stime E 

     

    Tabella 4. Stima della media LTAA della ricarica degli acquiferi annua per ciascuno scenario di emissione di GHG e per ciascun orizzonte temporale.

    Stime ricarica 

     

    Tabella 5. Stima della media LTAA della ruscellamento annuo per ciascuno scenario di emissione di GHG e per ciascun orizzonte temporale.

    Stime ruscellamento 

     

    Tabella 6. Stima della media LTAA dell'internal flow annuo, ossia la differenza tra precipitazione ed evapotraspirazione, per ciascuno scenario di emissione di GHG e per ciascun orizzonte temporale.

    Stime internal flow 

     

    P media storica P proiezione 2080-2099

    (A)

    (B)

    Figura 3. Confronto tra: (A) la media della precipitazione annua osservata nel periodo 1996–2015; (B) la sua proiezione al periodo 2080–2099 secondo lo scenario IPCC RCP8.5.

     

    T media storica T proiezione 2080-2099

    (A)

    (B)

    Figura 4. Come in Figura 3, ma confronto riferito alla temperatura media annua.

     

    internal flow storico proiezione IF rapporto tra proiezione e IF storico

    (A)

    (B)

    (C)

    Figura 5. Come in Figura 3, ma confronto riferito all'internal flow. Il rapporto tra la proiezione al periodo 2080–2099 e quanto osservato nel periodo 1996–2015 è inoltre riportato nel riquadro (C).

     

     

    Bibliografia

    IPCC, 2014: Climate Change 2014. Synthesis Report. Contribution of Working Groups I, II and III to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Core Writing Team, R.K. Pachauri and L.A. Meyer (Eds.)]. IPCC, Geneva, Switzerland, 151 pp. 

    van Vuuren, D.P., Edmonds, J.,  Kainuma, M.,  Riahi, K.,  Thomson, A., Hibbard, K., Hurtt, G.C.,  Kram, T., Krey, V., Lamarque, J.-F., Masui, T., Meinshausen, M., Nakicenovic, N., Smith, S.J., Rose, S.K., 2011: The representative concentration pathways: an overview, Climatic Change, 109, 5.

    Wayne, G., 2013: The Beginner's Guide to Representative Concentration Pathways, Version 1.0, August 2013.