Monthly summaries of precipitation, relative humidity and soil moisture

[Alessandro 81]

Sono disponibili riepiloghi mensili delle precipitazioni, dell’umidità relativa dell’aria superficiale e del contenuto di umidità volumetrica (la percentuale di acqua per unità di volume) dei primi 7 cm di suolo a partire da aprile 2017.

Le mappe e i grafici presentati si basano su dati preliminari dell’analisi ERA-Interim del ECMWF delle osservazioni dal 1979 ad oggi. Questi sono soggetti a modifiche nel caso in cui venga rilevato un problema significativo di produzione. Il rilascio delle mappe e dei grafici di solito avviene alcuni giorni dopo che sono state effettuate le ultime osservazioni di ogni mese, ma i prodotti dati sottostanti non vengono resi pubblicamente disponibili fino a quando non sono stati verificati.

I valori di umidità relativa sul mare sono presi dal modello di previsione di base e non dall’analisi, per coerenza con quanto fatto per la temperatura.

MAPPE E GRAFICI

Le mappe e i grafici inclusi nei riepiloghi mensili si basano su anomalie rispetto al periodo di riferimento climatologico 1981-2010. Per una data variabile e mese, l’anomalia è calcolata come la differenza tra il valore della variabile in quel mese e il valore medio della variabile per quel mese nell’arco del periodo 1981-2010. Le unità di misura delle anomalie sono mm/giorno per le precipitazioni e percentuale per l’umidità relativa e l’umidità volumetrica del suolo. Sono disponibili anche mappe che mostrano i dati delle precipitazioni sotto forma di percentuali rispetto ai valori medi climatologici, che vengono consultate occasionalmente nella preparazione dei riepiloghi, ma non sono incluse nei riepiloghi stessi.

La maggior parte delle mappe di anomalie utilizza la stessa scala cromatica nei vari riepiloghi mensili, fatta eccezione per le fasce di colore più estreme in ciascuna legenda, che vengono adattate all’occorrenza per gestire situazioni estreme. Per alcuni grafici di precipitazioni su vasta scala viene utilizzata una scala non lineare, al fine di rendere visibili i dettagli sia nelle regioni con precipitazioni leggere che in quelle con precipitazioni intense.

Le medie calcolate per l’Europa coprono tutte le aree terrestri comprese tra 20°O e 40°E, e tra 80°N e 35°N. Una latitudine di divisione di 45°N e una longitudine di divisione di 15°E sono utilizzate per suddividere l’area terrestre europea in sub-regioni: nord-occidentale (NO), nord-orientale (NE), sud-occidentale (SO) e sud-orientale (SE). Queste sub-regioni variano notevolmente in termini di superficie, rappresentando rispettivamente circa il 23%, 47%, 14% e 16% dell’area terrestre designata come Europa.

A partire dal riepilogo di novembre 2017, i calcoli delle serie temporali per l’umidità del suolo tengono conto dei valori frazionari nella maschera terra-mare. Questo cambiamento influisce solo sull’entità assoluta dei valori di umidità del suolo, ma non sulla natura delle anomalie. Pertanto, le valutazioni qualitative presenti nei riepiloghi precedenti a questa data restano valide.

Per tutti i calcoli relativi all’umidità del suolo, viene applicata una maschera alle regioni con copertura permanente di ghiaccio (principalmente Antartide e gran parte della Groenlandia) o prive di vegetazione, o che hanno un tasso medio annuo di precipitazioni inferiore a 0,3 mm/giorno. Queste aree appaiono in grigio sulle mappe. Inoltre, per le mappe dell’umidità del suolo, laddove alcuni punti terrestri non sono definiti a causa delle differenze di risoluzione tra il set di dati e le coste della mappa, questi punti vengono rielaborati mediante interpolazione con i valori marini adiacenti e successivamente applicando la maschera terra-mare.

I colori caldi usati per indicare temperature superiori alla media sono impiegati anche per segnalare regioni più aride della media, mentre le tonalità di blu indicano precipitazioni, umidità relativa o umidità del suolo superiori alla media.

 

[Alessandro 81]

Riguardo a ERA-Interim

Le informazioni mensili provengono da ERA-Interim, una rianalisi per il periodo dal 1979 ad oggi. ERA-Interim combina informazioni da osservazioni meteorologiche con informazioni di base provenienti da un modello di previsione, utilizzando l’approccio di assimilazione dei dati sviluppato per la previsione meteorologica numerica. Il sistema di osservazione atmosferica ha subito diversi miglioramenti fino al 1979.

Le tre variabili idrologiche scelte per la visualizzazione differiscono nel modo in cui sono vincolate dalle osservazioni e nella loro affidabilità. Sulla terraferma, i valori dell’umidità relativa dell’aria di superficie sono determinati abbastanza direttamente dai record osservativi nelle regioni dove sono state effettuate numerose osservazioni dell’umidità dell’aria di superficie. Altrove, il modello di previsione di base gioca un ruolo più importante, permettendo di derivare i valori dell’umidità relativa di superficie in modo meno diretto da altri tipi di osservazioni assimilate. Come illustrato di seguito, i valori sono meno affidabili dove le osservazioni di superficie sono scarse e le previsioni del modello di base su variabili correlate come le precipitazioni sono distorte.

I valori delle precipitazioni provengono da una sequenza di previsioni di base di 12 ore. Queste previsioni devono la loro accuratezza a molti tipi di dati, di cui quello più direttamente correlato alle precipitazioni è un insieme di radianze a microonde influenzate dalla pioggia assimilate sul mare, in numeri significativi dal 1992 in poi. Le osservazioni da pluviometri non sono assimilate, e le stime grigliate da essi, che possono soffrire anche loro di lacune nella copertura e di distorsioni nelle misurazioni, forniscono set di dati indipendenti per la valutazione.

I valori dell’umidità del suolo si riferiscono ai primi 7 cm di suolo, come modellati dallo Schema TESSEL dell’ECMWF per gli Scambi di Superficie sulla Terra (TESSEL). TESSEL utilizza una singola classe di tessitura del suolo con la stessa capacità di infiltrazione per tutti i punti della griglia. Ciò significa che le anomalie di umidità del suolo degli strati più profondi sono fortemente correlate con quelle dei primi 7 cm. Inoltre, la correlazione tra diversi strati di suolo può essere amplificata dall’effetto di livellamento della media mensile. Osservazioni dirette dell’umidità del suolo non sono assimilate; le analisi sono vincolate invece dalle discrepanze tra le osservazioni sinottiche di temperatura e umidità e le corrispondenti previsioni di base, in regioni prive di neve quando le condizioni meteorologiche sono appropriate. Il vincolo è particolarmente efficace in Europa, dove la densità delle osservazioni sinottiche è elevata.

L’umidità del suolo è inclusa nei riepiloghi mensili per fornire un quadro qualitativo delle principali anomalie e per mostrare la sua coerenza con le altre variabili. Il limitato realismo quantitativo dei valori di ERA-Interim e le prospettive per un miglioramento delle informazioni sull’umidità del suolo sono ulteriormente discussi di seguito.

La documentazione della versione del sistema di previsione ECMWF su cui si basava ERA-Interim fornisce molti più dettagli sull’assimilazione dei dati e sulla modellazione coinvolti.

 

[Alessandro 81]

ERA-Interim e Altri Set di Dati

Precipitazioni Qualità di ERA-Interim e Confronto con Altri Set di Dati: Precipitazioni Una valutazione scientifica delle precipitazioni e dell’umidità relativa di superficie da ERA-Interim, che include confronti con diversi altri set di dati, è stata pubblicata per i primi 20 anni di analisi completate, che coprono il periodo dal 1989 al 2008. Qui vengono presentati alcuni confronti per l’intera durata di ERA-Interim, dal 1979 fino ad oggi.

Per quanto riguarda le precipitazioni, sono stati effettuati confronti con due set di dati che vengono aggiornati con una tempistica simile a quella di ERA-Interim. Questi sono la rianalisi JRA-55 e i prodotti combinati del Centro Climatologico Globale delle Precipitazioni (Global Precipitation Climatology Centre, GPCC) basati su misurazioni da pluviometri. Il prodotto “Full Data” del GPCC con risoluzione di 1°, che copre il periodo fino a dicembre 2013, viene integrato dal “Monitoring Product” del GPCC, disponibile per tutti tranne gli ultimi due mesi circa, e dal suo prodotto “First Guess” per gli ultimi due mesi circa, ovvero aprile e maggio 2017 nell’esempio attuale. Viene inoltre utilizzata la versione 15.0 del set di dati E-OBS con risoluzione di 0,25° per l’Europa (disponibile fino a dicembre 2016), il set di dati del Progetto Climatologico Globale delle Precipitazioni (Global Precipitation Climatology Project, GPCP) con risoluzione di 2,5°, disponibile fino a marzo 2017 (con dati provvisori a partire da settembre 2016) quando scaricato nel maggio 2017, e il set di dati NASA TMPA/3B43 con risoluzione di 0,25° per la fascia tra 50°N e 50°S, che copriva dal 1998 a dicembre 2016 al momento del download. I prodotti GPCP e TMPA utilizzano dati satellitari per fornire stime delle precipitazioni sia su mare che su terra. Le analisi mensili dei dati dei pluviometri, comprese quelle del GPCC, sono utilizzate in aggiunta ai dati satellitari su terra, ma con aggiustamenti per le distorsioni delle misurazioni dei pluviometri.

Le mappe mostrate sono rappresentazioni grafiche della media storica delle precipitazioni, espresse in millimetri al giorno (mm/giorno), per il periodo dal 1981 al 2010. Sono state create da quattro diversi insiemi di dati e metodologie di analisi. Ecco una spiegazione dettagliata di ciascuna mappa:

1. ERA-Interim Precipitation: La prima mappa in alto mostra i dati di precipitazione da ERA-Interim, una rianalisi del sistema europeo ECMWF. Questa rianalisi combina dati osservativi con modelli atmosferici per fornire una stima coerente delle condizioni meteorologiche passate. La mappa globale mostra variazioni di colore che rappresentano differenti tassi di precipitazione, con aree di rosso e arancione che indicano tassi di precipitazione più elevati e aree di verde e blu che rappresentano tassi più bassi. La mappa ingrandita a destra si concentra sull’Europa, mostrando con maggiore dettaglio le precipitazioni medie su questo continente.
2. GPCC Precipitation: La seconda mappa visualizza i dati del Global Precipitation Climatology Centre, che si basa principalmente su misurazioni da pluviometri a terra. Questa mappa ha una distribuzione di colore simile a quella di ERA-Interim, ma potrebbero esserci variazioni nelle zone di precipitazione a causa delle differenze nelle fonti dei dati e nei metodi di calcolo.
3. GPCP Precipitation: La terza mappa proviene dal Global Precipitation Climatology Project che utilizza una combinazione di dati satellitari e pluviometrici. Questo insieme di dati mira a fornire una stima più completa delle precipitazioni globali, soprattutto sopra gli oceani dove le misurazioni pluviometriche sono assenti.
4. E-OBS Precipitation: Infine, la mappa in basso rappresenta i dati del set di dati E-OBS, un prodotto specifico per l’Europa che fornisce una risoluzione più alta e dettagliata delle precipitazioni. Questa mappa mostra un focus sull’Europa con una scala di colori che indica l’intensità delle precipitazioni attraverso il continente.

Le mappe laterali ingrandite per l’Europa in ciascuna rappresentazione mostrano le differenze nelle stime delle precipitazioni su scala regionale. È importante notare che i colori corrispondenti in ogni mappa potrebbero non rappresentare esattamente lo stesso valore di precipitazione a causa delle diverse scale di colore utilizzate nei vari set di dati. Tuttavia, tutti e quattro i set di dati mostrano una struttura spaziale simile delle precipitazioni, con le aree più umide evidenziate in colori più caldi (gialli, arancioni, rossi) e le aree più secche in colori più freddi (verdi, blu).

Le discrepanze tra le mappe riflettono le incertezze e le differenze nelle metodologie di raccolta dati, nell’assimilazione e nel trattamento delle misurazioni. Queste mappe sono strumenti essenziali per gli scienziati climatici per comprendere i modelli di precipitazione passati e per prevedere quelli futuri.

I confronti delle climatologie 1981-2010 dei set di dati mostrano un buon accordo generale. La principale differenza sull’Europa è nella quantità di precipitazioni sul nord-est del continente, dove il GPCP fornisce valori sistematicamente più alti rispetto sia al GPCC che all’E-OBS, e ERA-Interim presenta valori intermedi. Queste differenze si estendono anche alla Siberia settentrionale. Altre diverse discrepanze sull’Europa sono legate alle differenze nella risoluzione spaziale, che è maggiore in E-OBS e minore in GPCP rispetto a ERA-Interim e GPCC.

 

[Alessandro 81]

Le mappe visualizzate rappresentano la media del tasso di precipitazione calcolata su un arco temporale che va dal 1998 al 2016. Sono presentate due diverse fonti di dati che offrono stime delle precipitazioni su scala globale.

1. ERA-Interim Precipitation: La mappa in alto è basata sui dati di ERA-Interim, che è un progetto di rianalisi condotto dal Centro Europeo per le Previsioni Meteorologiche a Medio Termine (ECMWF). Questo set di dati integra osservazioni meteorologiche con modelli atmosferici avanzati. La scala di colori sulla destra indica la quantità di precipitazioni: il blu rappresenta le quantità minori, il verde e il giallo indicano livelli intermedi, e il rosso e il marrone indicano le quantità maggiori. Zone come l’Amazzonia, le regioni equatoriali dell’Africa e del Sud-Est asiatico mostrano alti tassi di precipitazione, come indicato dai colori rossi e arancioni. Le aree desertiche, come il Sahara e l’Australia centrale, mostrano tassi molto bassi, come indicato dai colori blu e verde chiaro.
2. NASA TMPA/3B43 Precipitation: La mappa in basso è tratta dal dataset NASA TMPA/3B43. TMPA sta per Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) Multi-satellite Precipitation Analysis, e 3B43 è il codice che si riferisce a un prodotto specifico che fornisce stime mensili delle precipitazioni. Anche qui la scala di colori è simile a quella di ERA-Interim, con i toni più caldi che indicano maggiori precipitazioni e quelli più freddi che indicano minori precipitazioni. Questo set di dati è particolarmente utile per le stime delle precipitazioni nelle regioni tropicali e subtropicali.

Le mappe servono a confrontare visivamente le stime delle precipitazioni provenienti da due metodologie differenti. Sebbene entrambe le mappe mostrino schemi di precipitazione simili a grande scala, ci possono essere differenze nei dettagli locali e regionali, dovute alle tecniche specifiche di raccolta e analisi dei dati. Ad esempio, la risoluzione spaziale e temporale, la calibrazione dei sensori satellitari, e l’assimilazione di dati da diverse fonti possono influenzare i risultati. Queste differenze sono importanti per gli scienziati che studiano il clima e le precipitazioni, poiché possono influenzare la comprensione dei modelli climatici e la gestione delle risorse idriche.

ERA-Interim registra una quantità di precipitazioni maggiore sull’equatore dell’Africa occidentale rispetto ai set di dati che si basano più direttamente sulle osservazioni, e registra una maggiore quantità di precipitazioni nelle zone di convergenza sui mari tropicali. Al contrario, registra meno precipitazioni sul Borneo e nel sud della Nuova Guinea. Queste differenze sono particolarmente evidenti nelle mappe di differenza presentate qui di seguito.

ecco le spiegazioni dettagliate delle tre mappe mostrate:

1. Differenza Media: La mappa superiore visualizza la differenza media delle precipitazioni tra il set di dati ERA-Interim e quello GPCC, espressa in millimetri al giorno (mm/giorno) per il periodo 1979-2017. Le aree verdi indicano dove ERA-Interim e GPCC hanno valori simili di precipitazioni. Tonalità che vanno dal giallo al rosso mostrano dove ERA-Interim registra precipitazioni superiori rispetto a GPCC, mentre le tonalità che vanno dal blu al verde indicano dove registra meno precipitazioni rispetto a GPCC. La mappa fornisce una visione geografica di dove i due set di dati concordano o differiscono notevolmente nella loro stima delle precipitazioni.
2. Deviazione Standard: La seconda mappa rappresenta la deviazione standard delle differenze tra le precipitazioni misurate da ERA-Interim e GPCC, indicando la variabilità o la consistenza delle differenze. Colori più intensi indicano aree con maggiori discrepanze tra i set di dati (maggior variabilità), mentre colori più tenui indicano aree con minori discrepanze (minore variabilità).
3. Correlazione: La terza mappa mostra la correlazione tra le serie temporali mensili di precipitazioni di ERA-Interim e GPCC, con i valori espressi in percentuale. Questi valori sono stati calcolati dopo aver rimosso il ciclo annuale medio dai dati per isolare le variazioni al di fuori delle fluttuazioni stagionali. Tonalità di verde verso il blu indicano correlazioni negative (i set di dati mostrano pattern opposti), mentre tonalità di arancione verso il rosso indicano correlazioni positive (i set di dati sono in accordo sui pattern di precipitazioni).

Queste mappe sono strumenti critici per valutare come diversi set di dati climatici si confrontano e si integrano, fornendo una comprensione più profonda delle dinamiche delle precipitazioni su scala globale.

 

[Alessandro 81]

Le tre figure rappresentano analisi comparative tra i set di dati di precipitazione ERA-Interim e NASA TMPA/3B43 per il periodo dal 1998 al 2017, mostrando differenze medie, deviazioni standard e correlazioni.

1. Differenza Media: La prima mappa in alto mostra la differenza media di precipitazione tra ERA-Interim e NASA TMPA/3B43. Il colore verde indica aree dove non c’è molta differenza tra i due set di dati. I colori che vanno verso il rosso mostrano dove ERA-Interim rileva precipitazioni maggiori rispetto a TMPA/3B43, e i colori verso il blu indicano dove TMPA/3B43 rileva più precipitazioni rispetto a ERA-Interim. Ad esempio, notiamo che in alcune aree tropicali come l’Amazzonia e il Sud-Est asiatico, ERA-Interim tende a registrare più precipitazioni rispetto a TMPA/3B43, come indicato dai colori rossi.
2. Deviazione Standard: La mappa centrale mostra la deviazione standard delle differenze tra i due set di dati, che indica la variabilità o dispersione delle differenze di precipitazione su base mensile. Le aree con colori più caldi indicano una maggiore variabilità tra i dati di ERA-Interim e TMPA/3B43, suggerendo una maggiore incertezza o discrepanza nelle stime di precipitazione tra i due set di dati in quelle regioni.
3. Correlazione: La mappa inferiore indica il grado di correlazione tra i dati mensili di precipitazione di ERA-Interim e TMPA/3B43. Valori elevati di correlazione (colori verso il rosso) indicano una forte concordanza nei pattern di precipitazione tra i due set di dati, mentre valori bassi o negativi di correlazione (colori verso il blu) suggeriscono una discrepanza significativa nei pattern di precipitazione osservati dai due set di dati. Le aree in verde mostrano dove la correlazione è moderata.

Per esempio, si può notare che le regioni equatoriali del Pacifico e dell’Atlantico mostrano una forte discrepanza (colori blu sulla prima mappa) e variazione (colori rossi sulla seconda mappa), indicando che le stime di precipitazione tra ERA-Interim e TMPA/3B43 differiscono notevolmente e sono molto variabili. La correlazione in queste regioni è probabilmente più bassa, suggerendo che i due set di dati non sono strettamente allineati nelle loro misurazioni mensili.

Le quantità di precipitazioni possono variare notevolmente da mese a mese in molte parti del mondo, e i grafici delle serie temporali pluri-decennali dei valori mensili provenienti da diversi set di dati possono risultare difficili da confrontare. Le differenze sono riassunte in mappe delle medie, delle deviazioni standard e delle correlazioni delle differenze tra ERA-Interim e GPCC e tra ERA-Interim e TMPA. Le deviazioni standard variano geograficamente in modo molto simile alle precipitazioni stesse, sebbene si possano osservare differenze locali. Le correlazioni sono superiori al 60% per la maggior parte delle aree extratropicali e sono particolarmente elevate in gran parte dell’Europa. Sono piuttosto basse nelle aree terrestri subtropicali, specialmente per buona parte dell’Africa. È stato mostrato in uno studio precedente che le correlazioni tra ERA-Interim e GPCP sulle terre continentali sono inferiori a quelle tra ERA-Interim e GPCC, per il periodo 1989-2007 e le versioni precedenti dei set di dati GPCC e GPCP. Le correlazioni tra ERA-Interim e TMPA sugli oceani tropicali sono abbastanza alte dove le precipitazioni sono intense.

 

[Alessandro 81]

La figura mostra serie temporali della media mobile su dodici mesi del tasso di precipitazione (in millimetri al giorno) valutate sulle aree continentali per vari set di dati e analisi di reanalisi. Queste serie temporali coprono il periodo da gennaio 1979 a maggio 2017 e sono rappresentate per sei diverse regioni continentali: Nord America, Sud America, Europa, Africa, Asia e Australia. Ogni set di dati è indicato con un colore diverso nel grafico:

• ERA-Interim (linea blu scuro) e ERA5 (linea rossa) sono entrambi prodotti di reanalisi del ECMWF.
• JRA-55 (linea verde) è un prodotto di reanalisi dell’Agenzia Meteorologica Giapponese.
• GPCC (linea a puntini nera) è un set di dati basato su misurazioni pluviometriche a terra.
• GPCP (linea a puntini grigia) combina dati da pluviometri e satelliti.

Questi grafici consentono di confrontare come ciascun set di dati registra le precipitazioni nel tempo e di osservare eventuali tendenze o anomalie. La media mobile su dodici mesi serve a levigare le fluttuazioni stagionali, permettendo un’esaminazione più chiara delle tendenze a lungo termine e delle variazioni interannuali.

Le differenze tra i set di dati nei grafici possono indicare variazioni nella capacità di catturare eventi di precipitazione, sensibilità ai metodi di misurazione, o altre incertezze scientifiche e tecniche. Per esempio, alti livelli di correlazione in regioni come l’Europa suggeriscono un forte accordo tra i set di dati, mentre discrepanze maggiori in regioni come l’Africa suggeriscono una maggiore incertezza nelle stime delle precipitazioni per quel continente.

La figura mostra le medie mobili su dodici mesi del tasso di precipitazione, espresse in millimetri al giorno (mm/giorno), calcolate per quattro regioni geografiche dell’Europa: Nord-Ovest (NW), Nord-Est (NE), Sud-Ovest (SW) e Sud-Est (SE). I dati sono stati raccolti da gennaio 1979 a maggio 2017 utilizzando diverse analisi di reanalisi e set di dati osservazionali:

• ERA-Interim (linea blu scuro)
• ERA5 (linea rossa)
• JRA-55 (linea verde)
• GPCC (linea a puntini nera)
• GPCP (linea a puntini grigia fino a marzo 2017)

Ogni grafico corrisponde a una delle quattro sotto-regioni europee e mostra le variazioni nel tempo delle precipitazioni come registrate da ogni set di dati. La media mobile su dodici mesi serve a minimizzare l’impatto delle fluttuazioni stagionali e mensili per enfatizzare le tendenze a lungo termine e le variazioni annuali.

Le linee nei grafici permettono di confrontare i modelli di precipitazione tra i diversi set di dati per ciascuna regione, offrendo una visione di come i set di dati concordano o differiscono nelle loro stime delle precipitazioni nel corso del tempo. Questo tipo di analisi è cruciale per capire le tendenze climatiche, valutare l’affidabilità dei set di dati e per le applicazioni che dipendono da previsioni meteorologiche accurate, come l’agricoltura, la gestione delle risorse idriche e la pianificazione delle risposte ai cambiamenti climatici.

Queste serie temporali della media mobile su dodici mesi delle quantità di precipitazioni, calcolate su aree di terraferma continentale e su sottoregioni europee, includono valori provenienti da JRA-55 e valori disponibili fino a oggi da ERA5, la rianalisi attualmente in corso di produzione che sostituirà ERA-Interim. Le variazioni nel tempo illustrate per i vari set di dati sono generalmente in buon accordo, nonostante le differenze nelle quantità assolute. Tuttavia, esistono discrepanze su scale temporali più estese che sono particolarmente significative per alcune regioni. In Africa si nota una riduzione complessiva delle precipitazioni dal 1979 a oggi sia nei dati di ERA-Interim sia in quelli di JRA-55, riduzione che non si riscontra nei dati di GPCC, GPCP né nei risultati attuali provenienti da ERA5. ERA-Interim evidenzia un notevole incremento nel tempo delle precipitazioni sul Sud America.

 

[Alessandro 81]

la mappa visualizza la differenza media nel tasso di precipitazioni calcolato dal set di dati di reanalisi ERA-Interim, espressa in millimetri al giorno (mm/giorno), tra due decenni: il periodo 2007-2016 e il periodo 1979-1988.

Le aree colorate sulla mappa indicano come sono cambiate le precipitazioni medie in questi due periodi. Le tonalità di blu segnalano dove c’è stato un incremento medio delle precipitazioni nel decennio più recente rispetto al decennio più vecchio, mentre le tonalità di rosso indicano dove c’è stata una riduzione.

In altre parole, dove la mappa è colorata di blu, le precipitazioni medie sono state maggiori nel periodo 2007-2016 rispetto al 1979-1988, e dove è colorata di rosso, le precipitazioni medie sono state minori nel periodo più recente rispetto al più vecchio.

Questa analisi fornisce una visualizzazione dei cambiamenti nei modelli di precipitazione su un periodo di quasi trent’anni e può essere utilizzata per studiare le tendenze climatiche, comprese quelle legate al cambiamento climatico globale.

La mappa del cambiamento nelle precipitazioni tra la media dei primi dieci anni e quella degli ultimi dieci anni, secondo la reanalisi ERA-Interim, indica dove si manifestano i cambiamenti osservati nelle serie temporali e dove le mappe delle anomalie recenti da ERA-Interim possono essere più inaffidabili. Il marcato assottigliamento delle precipitazioni, non in linea con i dati dei pluviometri, si verifica nell’Africa Centrale, dove ERA-Interim ha sovrastimato le precipitazioni per gran parte del periodo, come evidenziato dalla sua media del periodo 1981-2010, ma ha fornito valori di precipitazione più vicini a quelli dei pluviometri negli anni più recenti. In contrasto, le precipitazioni stimate da ERA-Interim sono state superiori nell’America del Sud tropicale occidentale negli ultimi anni rispetto ai primi anni e ai dati dei pluviometri più recenti.

Le mappe mostrate rappresentano le differenze medie nei tassi di precipitazione, misurate in millimetri al giorno (mm/giorno), tra i set di dati ERA-Interim e GPCC, tra ERA5 e GPCC, e tra ERA-Interim e ERA5, per il periodo che va dal 2010 al 2016.

1. Differenza Media tra ERA-Interim e GPCC: La prima mappa in alto a sinistra evidenzia le differenze tra le stime di precipitazione di ERA-Interim (una rianalisi dell’ECMWF) e quelle basate su misurazioni pluviometriche di GPCC. Le zone in blu mostrano dove ERA-Interim stima meno precipitazioni rispetto a GPCC, e le zone in rosso dove ne stima di più.
2. Differenza Media tra ERA5 e GPCC: La mappa centrale illustra le differenze tra le stime di precipitazione di ERA5 (il successore di ERA-Interim) e GPCC. Ancora una volta, il blu indica minori precipitazioni stimate da ERA5 rispetto a GPCC, mentre il rosso indica il contrario.
3. Differenza Media tra ERA-Interim e ERA5: La mappa in basso confronta le precipitazioni stimate dalle due rianalisi dell’ECMWF. Le zone in blu indicano dove ERA-Interim registra meno precipitazioni rispetto a ERA5, e le zone in rosso dove ne registra di più.

La scala di colori a destra di ogni mappa quantifica la differenza di precipitazione: i toni che vanno dal blu al beige rappresentano differenze negative (ovvero, il primo set di dati mostra meno precipitazioni rispetto al secondo), mentre i toni che vanno dal beige al rosso rappresentano differenze positive (il primo set di dati mostra più precipitazioni rispetto al secondo).

Queste mappe sono strumenti di valutazione per identificare aree di disaccordo tra i set di dati, che possono essere indagati ulteriormente per comprendere meglio i motivi delle discrepanze, come le differenze nella raccolta e nell’elaborazione dei dati.

I miglioramenti di ERA5 rispetto a ERA-Interim sono evidenti nelle mappe di differenza per il periodo 2010-2016. ERA5 si avvicina di più ai dati del GPCC nelle regioni dei Tropici profondi e del Sud-Est asiatico, aree in cui ERA-Interim differisce maggiormente da GPCC. ERA5 mostra una differenza media maggiore rispetto a GPCC nelle zone extratropicali, ma questa differenza porta i valori più vicini a quelli aggiustati per il bias forniti da GPCP. ERA5 tende a stimare meno precipitazioni rispetto a ERA-Interim nelle regioni degli oceani tropicali dove il dataset TMPA è meno umido rispetto a ERA-Interim. Un aumento di precipitazioni in ERA5 sopra la Corrente del Golfo, il Kuroshio e la Zona di Convergenza del Pacifico meridionale porta ERA5 a una maggiore concordanza con TMPA. Un leggero incremento generale delle precipitazioni in ERA5 sugli oceani extratropicali lo distanzia da TMPA, ma lo avvicina ai dati di GPCP.

 

[Alessandro 81]

L’umidità relativa

Qualità di ERA-Interim e confronto con altri dataset: umidità relativa I valori di umidità relativa dell’aria superficiale di ERA-Interim, misurati ufficialmente a due metri dal suolo, sono qui confrontati con i valori corrispondenti di JRA-55 e quelli di HadISDH, un dataset omogeneizzato che presenta anomalie mensili rispetto al periodo 1981-2010 per l’umidità relativa e altre misure dell’umidità dell’aria superficiale terrestre. HadISDH fornisce valori per queste variabili e le relative incertezze per aree di griglia di 5°x5°, basandosi sull’analisi diretta di dati di stazione controllati per la qualità. Questo dataset viene aggiornato annualmente.”

Questo testo descrive un confronto tra i valori di umidità relativa misurati dal dataset ERA-Interim con quelli di JRA-55 e HadISDH, con particolare attenzione alle anomalie mensili e all’accuratezza dei dati di HadISDH.

Le mappe mostrano le anomalie dell’umidità relativa a due metri di altezza rispetto alla media del periodo 1981-2010 per il mese di dicembre 2016, secondo due diversi dataset: ERA-Interim e HadISDH.

• ERA-Interim: La prima mappa (superiore) presenta l’umidità relativa secondo il dataset ERA-Interim. Le aree in rosso/arancione indicano dove l’umidità relativa era superiore alla media del periodo di riferimento, mentre le aree in blu indicano dove era inferiore alla media. I valori vanno da -32% (indicante un’umidità significativamente più bassa della media) a +32% (indicante un’umidità significativamente più alta della media).
• HadISDH: La seconda mappa (inferiore) mostra l’umidità relativa dal dataset HadISDH. Come la mappa ERA-Interim, il colore blu rappresenta valori di umidità relativa al di sotto della media e il rosso/arancione rappresenta valori al di sopra della media. La distribuzione dei colori è simile, ma ci sono differenze visibili che suggeriscono variazioni nelle anomalie registrate da ciascun dataset.

Queste mappe sono strumenti cruciali per comprendere come l’umidità relativa varia globalmente e per confrontare l’accuratezza e la consistenza dei diversi dataset meteorologici.

I confronti dei dati ERA-Interim e HadISDH relativi a mesi esemplificativi e alle medie annuali evidenziano in generale un accordo soddisfacente, tenuto conto delle discrepanze in termini di risoluzione e di estensione della copertura dei dati, come si può vedere sopra per i valori mensili relativi a dicembre 2016 e per le medie annue del 2016.

I grafici mostrati rappresentano le medie mobili su 12 mesi delle anomalie di umidità relativa a due metri rispetto alla norma del periodo 1981-2010, dal 1979 al 2016, su due differenti scale: globale (tutta la terra emerse) e regionale (Europa). Qui ci sono tre set di dati rappresentati:

• HadISDH (in blu)
• ERA-Interim (in rosso)
• JRA-55 (in nero, tratteggiato)
• ERA-Interim campionato (in rosso, puntinato)

Il primo grafico (All land) mostra le medie per tutto il territorio terrestre, mentre il secondo grafico (Europe) si focalizza sull’Europa.

Interpretazione dei grafici:

• Le linee continue mostrano le serie temporali continue dei dati di umidità relativa.
• La linea blu rappresenta i dati HadISDH, mentre la linea rossa rappresenta i dati ERA-Interim.
• La linea nera tratteggiata rappresenta i dati JRA-55.
• La linea rossa puntinata indica i dati ERA-Interim ma campionati nello stesso modo in cui i dati HadISDH sono stati raccolti o trattati, permettendo un confronto più equo con il HadISDH.

Dai grafici, possiamo vedere come le varie serie temporali si sovrappongono e divergono nel corso del tempo, indicando le variazioni nell’umidità relativa e nelle metodologie di raccolta dati tra i diversi dataset. Sia a livello globale che europeo, ci sono periodi in cui le serie sembrano essere in stretto accordo e altri periodi in cui ci sono discrepanze maggiori.

Ad esempio, guardando il grafico sull’Europa, si nota che c’è una discreta variabilità tra i dataset ma, in generale, seguono una tendenza simile, salvo alcune eccezioni, come si può vedere nel periodo intorno al 2010 dove il dataset HadISDH mostra una deviazione rispetto agli altri.

Queste anomalie di umidità relativa sono importanti indicatori per i climatologi per capire come i modelli di umidità cambiano nel tempo e possono essere utilizzati per prevedere cambiamenti climatici o per validare modelli climatici.

Le serie storiche offrono un confronto più quantitativo. L’intesa tra i set di dati sull’umidità relativa è abbastanza buona, anche se non ottima come per la temperatura dell’aria di superficie o per l’umidità specifica. Le medie calcolate su tutte le terre e specificamente sull’Europa indicano un trend di diminuzione dell’umidità relativa a partire dal 1979. La corrispondenza tra i dati di ERA-Interim e JRA-55 è particolarmente stretta per l’Europa, dove la copertura delle osservazioni è di buona qualità. I tre set di dati mostrano maggiori differenze nelle loro medie su scala globale, in parte dovute al campionamento spaziale non completo nel HadISDH.

 

[Alessandro 81]

i due grafici rappresentano le medie mobili su dodici mesi delle anomalie di umidità relativa a due metri sopra il suolo (in percentuale) per l’America del Sud tropicale e per l’Africa tropicale. Queste anomalie sono relative alla media del trentennio 1981-2010 e sono tracciate dal 1979 al 2016. Le anomalie sono rappresentate con linee che indicano i dati di due differenti fonti di dataset:

• HadISDH (linea blu): Mostra i valori di umidità relativa provenienti dal dataset HadISDH.
• ERA-Interim (linea rossa tratteggiata): Mostra i valori di umidità relativa secondo il dataset ERA-Interim con un campionamento spaziale completo, ovvero utilizzando tutti i dati disponibili per l’intera area di interesse.
• ERA-Interim campionato come HadISDH (linea rossa continua): Mostra i valori di umidità relativa secondo il dataset ERA-Interim ma con un campionamento spaziale che cerca di emulare quello di HadISDH, probabilmente perché HadISDH ha una copertura spaziale inferiore o una risoluzione diversa rispetto a ERA-Interim.

Le linee mostrano la variazione dell’umidità relativa nel tempo rispetto alla media storica, con valori positivi che indicano umidità superiore alla media e valori negativi che indicano umidità inferiore alla media.

Esaminando i grafici:

• Nell’America del Sud tropicale, tutte e tre le linee mostrano una tendenza generale alla diminuzione dell’umidità relativa nel tempo, con alcune fluttuazioni. Ci sono periodi in cui il dataset HadISDH e il dataset ERA-Interim campionato in modo simile mostrano differenze significative rispetto al campionamento completo di ERA-Interim, suggerendo che la copertura dei dati potrebbe influenzare l’analisi delle tendenze.
• In Africa tropicale, le fluttuazioni sono più evidenti e le discrepanze tra i dataset sono frequenti, ma c’è ancora una generale corrispondenza tra i modelli di umidità presentati dai tre dataset. Anche qui, le differenze nella copertura dei dati tra HadISDH e ERA-Interim potrebbero spiegare alcune delle variazioni osservate.

Queste discrepanze e tendenze sono cruciali per la comprensione dei cambiamenti climatici regionali e per la valutazione della qualità e dell’affidabilità dei diversi dataset di umidità relativa.

ERA-Interim e HadISDH segnalano entrambi un calo simile dell’umidità relativa nel corso del tempo per l’America del Sud tropicale. Per l’Africa tropicale, il calo è meno marcato sia nel dataset HadISDH sia nel dataset ERA-Interim quando viene campionato nello stesso modo di HadISDH. Il calo più significativo osservato quando ERA-Interim dispone di una copertura completa deve essere interpretato con prudenza, poiché la riduzione dell’umidità deriva da zone in cui HadISDH non riesce a reperire dati di stazione adeguati e per una regione dove la riduzione delle precipitazioni rilevata da ERA-Interim è discutibile nel tempo.

I grafici visualizzano le medie mobili su dodici mesi dell’umidità relativa a due metri da terra, espressa in percentuale, per il periodo che va dal 1979 al 2016. Le serie di dati utilizzate sono quelle di ERA-Interim, ERA5 e JRA-55, e le medie sono calcolate per le aree continentali di diversi continenti. Ecco come interpretare ciascuna serie di dati nei grafici:

• ERA-Interim (linea blu): Questo dataset meteorologico fornisce una serie temporale continua e consistente, mostrando le variazioni dell’umidità relativa sopra le terre continentali per le regioni specificate.
• ERA5 (linea rossa): Questo è il successore di ERA-Interim, che utilizza modelli e dati aggiornati per fornire un’altra prospettiva sulle stesse variabili climatiche.
• JRA-55 (linea nera tratteggiata): Un altro dataset meteorologico che fornisce una serie temporale indipendente e che può essere usato per confrontare e convalidare i risultati di ERA-Interim e ERA5.

Per ciascuna regione:

• Nord America: Le tre serie di dati mostrano tendenze simili con alcune discrepanze periodiche. C’è una variazione stagionale evidente e alcune differenze a lungo termine tra i set di dati.
• Europa: Tutti e tre i set di dati mostrano una diminuzione generale dell’umidità relativa nel tempo, con ERA5 che mostra la tendenza più marcata verso il calo.
• Asia: Le serie di dati presentano un andamento fluttuante con una tendenza generale al calo dell’umidità relativa. JRA-55 sembra mostrare una maggiore variabilità rispetto agli altri set di dati.
• Sud America: La tendenza qui è meno pronunciata, ma ERA5 mostra una diminuzione dell’umidità relativa, soprattutto nell’ultimo decennio.
• Africa: Questa regione mostra fluttuazioni significative e una variabilità considerevole tra i set di dati, che potrebbe riflettere sfide nel campionamento in alcune aree.
• Australia: L’umidità relativa mostra un’alta variabilità stagionale e interannuale. Tutti e tre i set di dati mostrano picchi e cali pronunciati, con ERA5 che sembra essere più volatili nei cambiamenti rispetto agli altri set di dati.

Questi grafici sono utili per comprendere le tendenze dell’umidità in diverse parti del mondo. Le differenze tra i set di dati possono essere dovute a vari fattori, inclusi i metodi di raccolta e elaborazione dei dati, la risoluzione spaziale e temporale dei dati e la rappresentazione di fenomeni meteorologici e climatici nei modelli utilizzati per produrre questi dataset.

Le serie temporali delle medie continentali da ERA-Interim e JRA-55 mostrano una variabilità molto simile. Si possono notare alcune differenze nei valori assoluti e nelle tendenze a lungo termine. I valori di ERA5 disponibili fino ad ora sono molto vicini a quelli di ERA-Interim nelle regioni extratropicali, ma risultano più secchi e più vicini a JRA-55 sull’America del Sud e sull’Africa.

 

[Alessandro 81]

Umidità del Suolo

Qualità di ERA-Interim e confronto con altri set di dati: umidità del suolo La valutazione delle analisi dell’umidità del suolo di ERA-Interim per il periodo da gennaio 2007 a febbraio 2011, confrontate con set di misurazioni effettuate a terra, mostra che ERA-Interim riesce a rilevare le variazioni misurate, sebbene le sottovaluti.

Le analisi dell’umidità del suolo di ERA-Interim sono incluse nei sommari mensili per fornire una rappresentazione qualitativa delle principali anomalie e per mostrare la coerenza con altre variabili. Queste analisi sono utilizzate in attesa del completamento di ERA5, che comporterà importanti cambiamenti nella modellazione della superficie terrestre e nell’assimilazione dei dati sull’umidità del suolo. Le mappe presentate nei sommari mensili subiranno dei cambiamenti con l’uso dei dati di ERA5, principalmente a causa di:

• l’adozione del nuovo schema di superficie terrestre HTESSEL nel reanalysis ERA5;
• l’introduzione di un’analisi dell’umidità del suolo basata su filtro di Kalman in ERA5, che include l’uso di dati satellitari e sostituisce lo schema di Interpolazione Ottimale di ERA-Interim basato su dati dell’aria superficiale;
• la maggiore risoluzione di ERA5, che include anche un miglioramento della maschera dei ghiacciai;
• altri miglioramenti in ERA5, in particolare riguardo alle precipitazioni;
• la nuova climatologia basata su ERA5 per il periodo 1981-2010.

Il miglioramento dell’idrologia HTESSEL utilizzato in ERA5 si basa su una formula rivista della conducibilità idrologica e della diffusività del suolo, che varia spazialmente in base a una mappa globale dei tipi di suolo (con fino a sei classi idrologiche) e su un deflusso superficiale basato su una capacità di infiltrazione variabile. L’umidità del suolo in ERA5 beneficia anche di altri cambiamenti documentati, inclusa un’evaporazione potenziata su suolo nudo, l’introduzione di una stagionalità per la vegetazione e una nuova idrologia della neve.

Il Servizio di Cambiamento Climatico Copernicus produrrà anche analisi dell’umidità del suolo basate direttamente su dati satellitari, come parte del suo programma per il sostegno alla produzione e all’aggiornamento dei set di dati delle Variabili Climatiche Essenziali.

Ulteriore confronto tra dataset e scelta delle aree per le mappe Valutazioni come quelle presentate o menzionate precedentemente dimostrano che l’uso di ERA-Interim per fornire rapidi riassunti mensili di diverse variabili idrologiche sotto forma di mappe di anomalie e serie temporali è particolarmente affidabile per l’Europa, includendo le suddivisioni tra ovest ed est, nord e sud. Questo si applica più in generale anche per gran parte dei subtropici e delle latitudini più elevate, ma non per i tropici profondi. Dopo aver esaminato le sequenze mensili di mappe dei due tipi mostrati di seguito per dicembre 2016, si è deciso di presentare le mappe di ERA-Interim in formato stereografico polare, per evitare una rappresentazione potenzialmente ingannevole della regione tropicale profonda, dove la qualità è più bassa. Questa scelta verrà riconsiderata una volta che i dati ERA5 saranno disponibili per il periodo di riferimento 1981-2010.

I grafici rappresentano le anomalie climatiche per dicembre 2016 rispetto al periodo di riferimento 1981-2010. Le anomalie sono differenze tra i valori osservati nel mese specificato e i valori medi di lungo periodo. Ecco una spiegazione dettagliata per ciascun grafico:

1. Precipitazioni (mm/giorno):
   • ERA-Interim: Questa mappa mostra le anomalie delle precipitazioni giornaliere registrate dal sistema di reanalisi ERA-Interim. Le zone in blu indicano un aumento delle precipitazioni rispetto alla media, mentre quelle in arancione/rosso indicano una diminuzione.
   • JRA-55: Analoga alla mappa ERA-Interim, ma basata sui dati della reanalisi giapponese JRA-55.
   • GPCC: Rappresenta le stesse anomalie di precipitazione giornaliere, ma usando i dati del Global Precipitation Climatology Centre, che raccoglie informazioni da diverse stazioni meteorologiche.
2. Umidità relativa al suolo di 2 metri (%):
   • ERA-Interim: Mostra le anomalie percentuali dell’umidità relativa a due metri di altezza dal suolo. Questo dato è importante per comprendere la quantità di vapore acqueo presente nell’atmosfera vicino alla superficie terrestre.
   • JRA-55: Anche questa mappa mostra anomalie dell’umidità relativa simili a quelle di ERA-Interim, ma utilizzando i dati JRA-55.
3. Umidità volumetrica del suolo 0-7 cm (%)(solo in ERA-Interim):
   • ERA-Interim: Illustra le anomalie nell’umidità del suolo misurate nei primi 7 cm del terreno. L’umidità del suolo è vitale per la crescita delle piante e la gestione delle risorse idriche.

Le mappe sono colorate secondo una scala che va dal blu al rosso, con il blu che rappresenta valori superiori alla media storica e il rosso che rappresenta valori inferiori. Questo permette di identificare rapidamente le aree con anomalie significative.

I dati GPCC per dicembre 2016 provengono da un prodotto preliminare (“first guess”) disponibile all’inizio di gennaio 2017, che indica che i dati erano una stima iniziale che potrebbe essere stata successivamente aggiornata per una maggiore precisione.

Le mappe mostrano diverse proiezioni geografiche. Nelle prime immagini, le mappe globali usano una proiezione che distorce meno le aree polari, mentre nelle seconde immagini, la proiezione è centrata sulle regioni temperate e polari, evidenziando le anomalie in quelle aree specifiche, probabilmente per evitare di mostrare in modo fuorviante le regioni tropicali, dove la qualità dei dati è più bassa.

In sintesi, queste mappe sono strumenti utili per i climatologi e i meteorologi per monitorare e studiare le variazioni climatiche e le loro potenziali implicazioni.

Le mappe rappresentano i valori mensili di precipitazioni e umidità relativa da ERA-Interim e JRA-55, le precipitazioni dal GPCC e l’umidità del suolo tra 0 e 7 cm da ERA-Interim. ERA-Interim, JRA-55 e GPCC sono tre set di dati i cui valori per un mese specifico sono disponibili pochi giorni dopo la fine di quel mese. Le anomalie sono rappresentate in una proiezione globale completa di Robinson e in proiezioni stereografiche polari per gli emisferi nord e sud, escludendo le regioni dei tropici profondi dove le anomalie delle precipitazioni sono più incerte. I tre set di dati sulle precipitazioni sono sostanzialmente in accordo nelle aree rappresentate con la proiezione stereografica polare, ma presentano minor consistenza nelle regioni tropicali dell’Africa e del Sud America precedentemente identificate, nonostante vi sia una buona corrispondenza qualitativa tra ERA-Interim e JRA-55 per le anomalie delle precipitazioni oceaniche nei tropici. Un accordo maggiore per le precipitazioni e l’umidità relativa si riscontra tra queste due rianalisi nei mari extratropicali. Le anomalie di umidità relativa sulla terraferma ottenute da ERA-Interim e JRA-55 generalmente concordano, ma i valori massimi locali talvolta differiscono. Le anomalie mensili di umidità del suolo da ERA-Interim esibiscono schemi che sono per la maggior parte simili a quelli delle precipitazioni e dell’umidità relativa. Per il mese in esame, si verifica un’eccezione nelle regioni coperte di neve ad alte latitudini nell’emisfero settentrionale.

https://climate.copernicus.eu/monthly-summaries-precipitation-relative-humidity-and-soil-moisture