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Statistically combine climate models with remote sensing to provide high-resolution snow projections for the near and distant future.

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I dati satellitari potenziano la modellizzazione climatica delle Alpi

L’adeguamento dei risultati ottenuti dai modelli climatici tramite i dati satellitari potrebbe aiutare gli scienziati a tracciare mappe più precise delle zone alpine coperte di neve. Ciò fornirebbe un quadro più nitido degli impatti dei cambiamenti climatici su una regione altamente sensibile.

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Sulle Alpi, la neve offre risorse idriche di vitale importanza per gli ecosistemi e l’agricoltura, creando posti di lavoro in settori quali il turismo e lo sci. La registrazione e la previsione del manto nevoso sono quindi attività che ricoprono un ruolo rilevante per numerosi settori. Inoltre, esse muniscono gli scienziati di informazioni determinanti sulla modalità di cambiamento del clima, nonché sugli impatti che quest’ultimo sortisce sul mondo naturale. «Sappiamo che i cambiamenti climatici stanno già condizionando il manto nevoso sulle Alpi», osserva Marc Zebisch, supervisore del progetto CliRSnow e responsabile del centro di ricerca Eurac Research, con sede in Italia. «Notiamo un accorciamento delle stagioni, un fattore che è ovviamente importante per il settore sciistico, ma che risulta anche fondamentale per la conservazione delle acque naturali.» Zebisch evidenzia che, se non è abbastanza freddo durante l’inverno, le precipitazioni defluiranno semplicemente come acqua non potendo essere conservate sotto forma di neve e ciò potrebbe incidere in modo grave sull’agricoltura. Ad esempio, alcune regioni nell’Italia settentrionale e altrove fanno forte affidamento sullo scioglimento delle nevi per l’irrigazione dei campi in maggio e giugno.

Applicare i dati satellitari

L’impatto economico e ambientale della perdita di neve desta pertanto grande preoccupazione. Tuttavia, per intraprendere un’azione appropriata, occorrono misurazioni locali precise, previsioni a breve termine e proiezioni a lungo termine del manto nevoso. In questo caso, la sfida principale è legata al fatto che i modelli climatici esistenti tendono ad avere una scarsa risoluzione e non sono in grado di cogliere pienamente le specificità a livello locale, come ad esempio le cime e le valli, di una regione grande quanto le Alpi. D’altro canto, il monitoraggio sul campo può fornire dati dettagliati, coprendo tuttavia soltanto una zona di piccole dimensioni. Il progetto CliRSnow, intrapreso con il sostegno del programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, si prefiggeva di affrontare questa sfida applicando i dati satellitari ai modelli climatici e alle osservazioni sul campo esistenti. «L’ispirazione principale derivava dal desiderio di impiegare meglio le immagini satellitari ad alta risoluzione disponibili presso l’istituto», spiega Michael Matiu, borsista Marie Skłodowska-Curie e ricercatore senior all’Istituto per l’osservazione della Terra del centro Eurac. Questi dati, grazie all’alta risoluzione di 250 m, hanno fornito a Matiu una mappatura di osservazione dettagliata del manto nevoso dell’intera regione alpina che abbracciava gli ultimi vent’anni. Ciò gli ha permesso di confrontare questi dati con i modelli climatici.

Modelli che rispecchiano la realtà

Mediante il confronto tra dati di osservazione ad alta risoluzione e dati di modelli a bassa risoluzione, che di per sé si è dimostrato un compito impegnativo, Matiu è riuscito a vedere dove i modelli climatici non erano in grado di cogliere la realtà. Ad esempio, capitava che prevedessero una quantità eccessivamente alta o bassa di manto nevoso in un dato mese o in una data regione come avvalorato dai dati satellitari. «Può succedere che i modelli sbaglino qualcosa», aggiunge Zebisch. «Tuttavia, ciò non significa che non siano utili poiché, ad esempio, potrebbero permetterci di illustrare e perfino prevedere alcuni cambiamenti relativi nel manto nevoso nell’arco di periodi di tempo. Eppure, l’applicazione di questi dati satellitari ci ha consentito di adeguare i modelli affinché rispecchiassero meglio la realtà e di ottenere una risoluzione superiore.» Il metodo basato sulla «correzione dell’errore sistematico» potrebbe condurre a proiezioni della neve migliori e più precise. «La correzione dell’errore sistematico ha funzionato bene, ma questa tecnica è ancora nella sua fase sperimentale», afferma Matiu. «Ho qualche idea su come migliorarla e sto attualmente tentando di ottenere un finanziamento per farlo.» Nel frattempo, il codice e le serie di dati utilizzati e creati da CliRSnow sono liberamente disponibili a ricercatori e scienziati sul sito web del progetto. L’augurio è che una modellizzazione climatica di maggiore accuratezza offrirà vantaggi a un ventaglio di settori, dalla gestione idrica e dal turismo all’azione per il clima.

Parole chiave

CliRSnow, neve, alpino, ecosistemi, turismo, agricoltura, clima, acqua, satellite

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