Introduzione

Ave popolo di NIA.

La passione per la meteorologia e/o per la climatologia si esprime in molti modi e non così di rado, per un osservatore non coinvolto, le scelte e i passi che si compiono per soddisfare questa vera e propria pulsione appaiono perlomeno bizzarri. Ma che importa ! Nell’osservare e nel cercare di capire la natura si prova tanta soddisfazione, da far passare in secondo piano tutto il resto. Lo scrivente fa parte della bizzarra categoria e l’articolo in questione ne è la prova inconfutabile.

Vi siete mai posti domande del tipo: “ ma in quell’anno, in cui non ero ancora nato o ero troppo giovane per ricordare, sarà stata perturbata la primavera” ? Ma certo che si ! Se un internauta si prende la briga di leggere questo pezzo, è altamente  probabile che faccia parte della bizzarra armata.

Ad ogni modo per chi (come me) non ha a disposizione serie di dati strumentalmente registrati, un’analisi di massima (ma significativa) la può sempre ottenere attraverso alcune risorse che il web mette a disposizione.  Io, ma come me di certo molti altri,  non infrequentemente mi sono avvalso delle mappe dell’archivio storico di wetterzentrale (http://www.wetterzentrale.de/). In alcune occasioni durante quest’esercizio, mi son chiesto come poter sfruttare al meglio tale parco informativo d’estremo interesse e soprattutto quale reale traduzione se ne potesse ottenere. Mi è venuta l’idea di sfruttare  la scala colore in esse presente, per così poter sondare i parametri di geopotenziale e temperatura. Allo scopo ho pensato ad un programma che, a causa della mia cronica mancanza di tempo, un amico (Andrea Pedrazzoli)  ha sviluppato per me. L’applicativo si chiama Telemappa e la sua spartana ma funzionale interfaccia è quella che potete vedere nell’immagine che segue.

Cosa fa e come funziona telemappa ?

La prima cosa è fare il download delle mappe di wetterzentrale e Telemappa esprime questa funzionalità facendo una comparazione tra quello che ha già trattato (ovvero scaricato) e il nuovo che trova su wetterzentrale. Si deve poi costruire il modello base di ricerca, ossia definire i parametri generali (tra cui la scala colore su cui operare le misure) per la successiva trattazione delle singole query (di cui parleremo tra breve). Il tutto passa attraverso un comodo wizard di cui proponiamo la schermata che segue:

La scala colore costruita in quest’occasione per il campo termico (stilata  col valore intermedio all’originale) è la seguente:

Una volta completato il modello base, si possono costruire le singole query.

Una query consiste in una o più zone circolari da campionare sulla mappa in base alla scala colore definita.

La dimensione dell’area circolare la si imposta sull’interfaccia mostrata in precedenza.

Selezionare le aree (o l’area) significa fare doppio click sulla mappa;  li verrà costruito il cerchio di campionamento.

Nell’immagine che segue  potrete notare come sia stata scelta l’area di campionamento corrispondente alla pianura padana centrale. Area su cui tra breve proporremo una breve analisi.

Il valore finale del campionamento (ricordiamo la costruzione della scala colore, ossia l’assegnazione di un valore ad un colore) è dato dalla media dei valori (colore presente nella scala definita) dei singoli pixel contenuti nel cerchio di campionamento. I pixel con colori non presenti in scala vengono scartati.

Impostata la query si può procedere con l’elaborazione. I risultati, così come del resto tutti gli altri parametri, vengono storicizzati in un database SQL Server. In tal senso in fase di analisi ci si può avvalere di tutta l’espressività del linguaggio sql.

Il primo giro di giostra

Pur avendo a disposizione Telemappa a partire dalla fine dell’inverno, una sua vera prima applicazione non l’ho mai portata avanti. Ho fatto alcuni test per verificarne l’afficacia, ma la cronica mancanza di tempo non mi ha mai invogliato ad utilizzarlo. Inoltre avevo il problema di far ponderare questo lavoro da qualcuno che avesse gli strumenti critici per eventualmente sollevare problematiche o dubbi sulla modalità operativa. Insomma avevo bisogno della figura classica del referee.

NIA, grazie ad alcuni suoi membri, mi è giunta in soccorso. Proprio in un confronto con Fabio Nintendo nei commenti  di un articolo tutto sommato recente di NIA (perdonate la mia memoria,  ma l’età non lascia scampo e non mi concede il ricordo quale fosse il pezzo specifico), mi fu dato  lo spunto per un primo giro d’analisi dell’andamento termico a 850 hPa delle estati italiane. Chiesi a Riccardo e Fabio Nintendo se gentilmente potessero dirmi cose ne pensassero. Il risultato fu davvero fruttuoso, poiché  mi fecero riflettere sulla possibile imprecisione delle mappe di wetterzentrale (specialmente per la fase estiva) andando a ritroso nel tempo. In altri termini mi fu suggerita una calibrazione del sistema ed è ciò che ora proverò a fare per l’area di selezione (pianura padana centrale) indicata appena sopra.

Temperatura al suolo e temperatura a 850 hPa

Come fare per calibrare il sistema ?

Beh senza dati non si fa un bel nulla, ma per fortuna l’associazione di cui faccio parte (A.R.A. – Associazione Reggiana di Astronomia – www.astroara.org) è in possesso da una decade di una stazioncina meteo della Davis. I dati vengono pubblicati automaticamente in rete e vi si può accedere a partire dall’indirizzo: http://www.astroara.org/meteo/documenti.htm.

Da una mia precedente ricerca sulle onde di calore (http://www.astroara.org/meteo/repor /pdf/Onda_Calore_Agosto_2011.pdf) a Castelnovo di Sotto (sito ov’è piazzata la stazioncina – Pianura Padana centrale), emerse che il numero di giorni con temperature massime  tropicali (maggiori di 30°C) fosse così riassumibile:

Di certo ricordiamo tutti la fresca estate del 2004, la terribile onda del 2011 e la difficilmente ripetibile estate magrebina del 2003. Ma anche estati calde ma senza eccessi come quella del 2008. Basandomi su questi dati rilevati al suolo (Temperatura media giornaliera),  ho iniziato a calibrare la risposta del campionato da Telemappa a 850 hPa . E’ risultato quanto segue (I parametri delle funzioni d’interpolazione sono stati arrotondati e metto un solo un paio di grafici d’esempio) :

 

Si intende che stiamo parlando di stime (seppur significative) e dunque la dispersione dei valori è fisiologica in questo contesto. Di certo tuttavia un primo importante elemento da considerare è il soleggiamento. Più giornate soleggiate vi sono, più i valori rimangono compatti. Il 2003 rende bene l’idea.

Trovate le relazioni di best fit, ho dato vita ad una piccola tabellina che, basandosi su un ipotetica isoterma a 850 hPa, mi restituisse la temperatura media giornaliera attesa al suolo, cosi da poter verificare lo scarto quadratico medio delle distribuzioni ottenute:

Onestamente pensavo andasse peggio ! Ora però è necessario confrontare il dato reale (misurato)  col dato ipotetico e per far ciò ho dato vita ad una piccola funziona SQL che calcola  e fa la media dei valori termici ottenuti dalle relazioni di best fit ottenute  in precedenza. I risultati (come esempio ripropongo l’anno 2011 e 2003) sono riportati nei grafici che seguono.

 

In generale il test di confidenza (test del c²) tra le misure ed i valori stimati sui vari anni a mia disposizione, ha dato risultati davvero soddisfacenti (ben oltre il 95%). Vi risparmio il pacco di numeri.

Dalle medie giornaliere alle medie mensili

Così come fatto per il caso giornaliero, utilizzando i dati della stazioncina ARA e una query di aggregazione basata sulla funzioncina SQL sopra descritta, ho cercato di verificare se l’approccio sin qui intrapreso fosse consono o meno a questo tipo d’analisi. Il risultato lo si può osservare nel grafico di seguito proposto. Si può di certo notare che la procedura di calcolo ottenuta partendo dalle mappe di Wetterzenrale tenda in media a sovrastimare un po’ i valori misurati (come c’era da attendersi in particolare nei valori bassi di temperatura media). Rimane  però qui indiscutibile la grande confidenza tra i due insiemi di dati, il che ci permette di dire che il sistema è calibrato e, parlando in termini di stime, quantitativamente significativo.

Le carte di wetterzentrale

Tutto il gioco sin qui portato avanti, fa supporre che le informazioni contenute nelle mappe di Wetterzentrale siano davvero utilizzabili per sondare, ricordando sempre che si parla di stime significative,  l’andamento delle vicende di geopotenziale e termiche a 850 hPa su un periodo di tempo di circa 150 anni.

Ma sarà proprio così ?

Questa fu la domanda chiave da cui nacque l’idea di questo lavoro e, come tratteremo tra breve, non ha infine una risposta definitiva. Per verificare questa ipotesi, ho  ricercato  lunghe serie di dati per la pianura padana centrale. Sapevo che all’osservatorio Geofisico di Modena esisteva questa serie. Ma chi contattare per averla ? Mi è bastato mandare un’ email all’amico Marco Pifferetti (http://marcopifferetti.altervista.org/) ed in quattro e quattr’otto ho ottenuto ciò che mi serviva. Disponibilissimo come sempre,  Marco è sempre una preziosissima fonte d’informazioni e per questo non lo ringrazierò mai abbastanza. Una volta riportati i dati delle estati modenesi su di un foglio excel (lungo lavoraccio manuale), ho eseguito  la procura SQL di stima della temperatura su tutto il periodo messo a disposizione da Wetterzentrale.

Il risultato lo si può analizzare nei grafici che seguono.

Una prima osservazione consta in una certa imprecisione delle mappe di wetterzentrale pre-1948. Fabio Nintendo aveva ragione nel confronto che ne seguì dopo “il primo giro di giostra” con telemappa. Dopo quella data la traduzione del campionamento diviene evidentemente più affidabile. In termini numerici la media degli scarti sul periodo 1876-1947 si attesta a +2.8, mentre la media 1948-2006 diviene +0.46.

Come trattare gli scarti termici ?

Preso atto del problema, proviamo a capire come trattare gli scarti termici. Ancora una volta sfruttiamo la logica del best fit per interpretare il da farsi sui dati. Per ottenere una correlazione tempo-scarto, ho trasformato la data nel formato numerico ansi-like YYYYMM (dovve YYYY è l’anno e MM il mese). A questo punto ho ottenuto il primo grafico del periodo 1876 – 1947.

Come ben si nota, la retta di best-fit ha una pendenza davvero modesta dato che stiamo trattando un arco temporale di quasi un secolo. Dunque ha senso usare il valor medio degli scarti (ossia  +2.8)  nel modello predittivo della media mensile al suolo qui in discussione.

Differente è invece la situazione per il periodo 1948-2006. La pendenza delle retta d’interpolazione è doppia rispetto al periodo 1876-1947 e dunque val la pena utilizzare la relazione così individuata per correggere le termiche calcolate. La correlazione viene proposta nel grafico di seguito riportato.

Coi correttivi sin qui definiti, ricalcolando gli scarti tra la temperatura media mensile rilevata dall’osservatorio geofisico di Modena e il dato che restituisce il modello di proiezione della temperatura al suolo partendo dalle termiche a 850 hPa, si ottiene il grafico che segue.

Per uno scarto quadratico medio di 0.8.

Estati padane

Col modello così normalizzato  partendo dalle mappe di wetterzentrale, la proiezione della temperatura media al suolo dei trimestri estivi della pianura padana centrale risulta essere la seguente (linea rossa valori medi annuali, linea blu media mobile a 5 anni):

Di seguito ripropongo il medesimo grafico, in cui però la linea verde rappresenta (sempre sui 5 anni)  la media mobile centrata.

Conclusioni

Ero partito con l’intento di scrivere tutt’altro articolo, ma visti i risultati l’unica conclusione  possibile  è la presa d’atto dell’estrema prudenza nel trarre deduzioni dalle mappe di wetterzentrale, se queste afferiscono a periodi antecedenti il 1950. Tuttavia il modellino sin qui sviluppato suggerisce che le estati più fresche degli ultimi 150 anni siano figlie della prima parte del ‘900 e tra gli anni ’50 e ’70. Si nota come a partire dagli anni ’80 vi sia una evidente escalation termica.

A voi altre deduzioni e suggerimenti.

Concludo ringraziando nuovamente  tutti coloro che mi hanno aiutato nel comporre questo lavoro, ed in particolare Fabio Nintendo, i cui suggerimenti ed indirizzi si sono rivelati  preziosissimi.

 

Zambo
Giugno 2012