CAMBIAMENTI CLIMATICI E AGRICOLTURA

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Le previsioni stagionali  

C. Cacciamani

ARPA-SMR , Bologna

Negli anni più recenti si è fatta sempre più crescente la necessità, da parte di molti utenti, di  disporre di previsioni meteorologiche a scadenza temporale superiore ai 7-10 giorni, che sono le scale temporali tipiche del weather forecast. Considerando solo il settore agricolo, conoscere con anticipo i caratteri qualitativi delle distribuzioni di precipitazione e temperatura al suolo dei 3 - 4 mesi futuri ed il loro relativo grado di affidabilità, permetterebbe una stima dei rischi climatici per le colture, una migliore pianificazione delle specie da coltivare, il loro eventuale fabbisogno d'acqua irrigua, la durata dei cicli produttivi ed infine i livelli di resa potenziale conseguibili nelle diverse aree geografiche. Il problema che si pone di fronte alla comunità meteorologica mondiale è quello di capire se esiste una qualche speranza di rispondere affermativamente a tali richieste.

E' noto a tutti che le previsioni meteorologiche di tipo deterministico, realizzate con i moderni modelli di circolazione generale dell'Atmosfera (GCM) e dai modelli ad area limitata (LAM), non hanno skill dopo 7-10 giorni di previsione. Questo è dovuto principalmente all'intrinseca caoticità del sistema "atmosfera", all'interno del quale il  tempo meteorologico (il weather) si realizza. E' tuttavia riconosciuto un certo margine di predicibilità dei GCM alle scale medio-lunghe (mesi e stagioni) dal momento che questi vengono "guidati" da condizioni al contorno, quali la temperatura superficiale degli oceani (SST), la copertura nevosa e l'umidità del suolo che hanno invece una variabilità più lunga nel tempo.

Se si esclude quindi a priori la possibilità di realizzare delle previsioni deterministiche attendibili dei vari parametri meteorologici con un anticipo superiore al limite deterministico dei modelli di previsione numerica (appunto 10-15 giorni), è tuttavia ragionevole ipotizzare la fattibilità di previsioni di campi medi o di anomalia sulle scale più lunghe dei mesi o delle stagioni, dove la variabilità caotica del day-by-day è stata rimossa dal processo stesso di media.

Sia le simulazioni dei GCM usati con condizioni al contorno osservate (a SST osservata ad esempio) che i più recenti modelli accoppiati atmosfera-oceano (gli AOGCM), usati presso i più grandi Centri Meteorologici internazionali (quali ad esempio il Centro Europeo per le Previsioni a Medio Termine di Reading, ECMWF), mostrano un buon livello di predicibilità alle scale temporali mensili e stagionali, in particolare in certe aree del globo terrestre.

Nelle aree tropicali, dove il clima è dominato da grandi anomalie climatiche, quali ad esempio quella di el-Niño,  il livello di predicibilità delle simulazioni stagionali degli AOGCM è talvolta anche abbastanza elevato.

Le aree extra-tropicali, dove il legame tra le anomalie climatiche delle zone tropicali e i pattern di variabilità della circolazione è più debole, sono quelle dove invece si hanno i risultati meno soddisfacenti. In ogni caso comunque, anche in tali aree del globo terrestre c'è una notevole variabilità di comportamento. Ad esempio, in certe aree alle medie latitudini come il Nord America le previsioni stagionali possono raggiungere uno skill talvolta elevato dal momento che è abbastanza forte il legame tra el Niño e il pattern di variabilità della circolazione atmosferica più importante in quella parte del globo terrestre quale l'oscillazione Nord Pacifica (il PNA). Al contrario, nel settore Atlantico, è molto meno chiaro quale sia il tipo di legame che mette in relazione l'anomalia di el Niño ed il pattern di Oscillazione Nord Atlantica (la NAO), che regola le condizioni meteorologiche sul continente europeo ed anche sul bacino del Mediterraneo dove è collocato il nostro paese. 

A rendere ancora più complessa la problematica, va detto che esiste un notevole gap tra le scale spaziali descritte dagli AOGCM usati per le previsioni stagionali, e quelle invece degli end users. Le prime sono tipicamente le scale globali e/o continentali, le seconde sono essenzialmente quelle locali.

In sostanza, le difficoltà da superare nella problematica delle previsioni stagionali alle latitudini extra-tropicali, dove si colloca il nostro paese, sono di due tipi fondamentali: il primo problema da risolvere è quello della individuazione dei regimi di circolazione, responsabili del tempo meteorologico nella nostra area,  che siano anche quelli meglio simulabili a scala stagionale.  Il secondo problema è quello di definire dei solidi sistemi di downscaling tra tali regimi di circolazione ed il weather locale, con i quali sia possibile chiudere il gap sopra menzionato.

Nella presentazione si fornirà una descrizione della problematica generale del seasonal forecast  e verranno mostrati alcuni risultati delle recenti simulazioni fornite da alcuni AOGCM, relativamente alla loro capacità di riproduzione i parametri in quota ed al suolo (ad esempio la temperatura a due metri e la precipitazione) alla scala europea ed anche italiana. Si mostreranno inoltre dei risultati  relativi alla capacità dei presenti GCM (usati sia con SST osservate che in modalità accoppiata) nel riprodurre quei regimi di variabilità della circolazione nell'emisfero Nord, come appunto l'Oscillazione nord atlantica ed il Blocking, che sono responsabili del tempo meteorologico nell'area mediterranea.

Infine, anche alla luce di tali evidenze, verranno proposte delle possibili metodologie di downscaling statistico, idonee alla riproduzione di scenari a scala stagionale di weather al suolo sul territorio nazionale.

Nota

ARPA-SMR è coinvolto nel progetto "CLIMAGRI", finanziato dal Ministero delle Politiche Agricole e Forestali. L'autore ringrazia la collega Valentina Pavan di ARPA-SMR e Laura Ferranti del Centro Europeo di Reading (ECMWF) per le interessanti discussioni avute ed anche per aver fornito gran parte del materiale che ha reso possibile questa presentazione.

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