Dati climatici di base

Nuovi dati relativi alla Germania e alla Baviera

Nel 2025 è stato pubblicato un AGGIORNAMENTO che includeva le seguenti aggiunte:

• - Il database climatico è stato aggiornato per il periodo di osservazione fino al 2020.
• - L'insieme di modelli climatici è stato integrato con ulteriori simulazioni (Euro-Cordex) e ampliato per includere simulazioni storiche.
• - La correzione della distorsione dei dati di simulazione è stata effettuata utilizzando un software sviluppato internamente.
• - I dati dei risultati sono stati interpolati su una griglia più fitta, tenendo conto delle caratteristiche topografiche.

Differenze

La differenza rispetto al set di dati Impact2C utilizzato a partire dal 2019 consiste essenzialmente in un insieme di modelli più completo, composto da 17 simulazioni per lo scenario RCP8.5. Le statistiche risultanti per gli indicatori climatici selezionati relative a un periodo di 30 anni si basano quindi su 30 × 17 = 510 valori annuali (anziché 120). A confronto, potrebbero esserci deviazioni significative nell’andamento dei singoli indicatori.

L'intervallo della temperatura media annuale in Germania rimane sostanzialmente invariato, compreso tra 11 °C e 14 °C (RCP8.5 al 2100). Differenze più marcate si riscontrano nel numero medio di giorni caldi. Secondo i dati attuali, tale valore è di poco inferiore a 30 giorni. In precedenza, in Germania era di poco superiore a 20 giorni.

L’insieme di modelli più ampio influisce anche sulle precipitazioni totali. Maggiore è il numero di modelli, maggiore è l’ampiezza della variabilità delle precipitazioni annuali. In media, l’andamento rimane in linea con i livelli storici. Tuttavia, l’aumento delle precipitazioni intense e delle temperature medie favorisce periodi di siccità più prolungati.

Dati di osservazione: 1961-2020

Ai fini dell’aggiornamento della serie di dati osservativi sono state prese in considerazione solo le stazioni di rilevamento che fanno parte della rete del DWD dal 1961. Tra queste figurano circa 220 stazioni sinottiche e circa 1.200 stazioni pluviometriche. Tutte forniscono valori giornalieri relativi ai parametri meteorologici. A causa della limitata densità delle stazioni, i fenomeni su piccola scala e, in particolare, le caratteristiche regionali non possono essere rappresentati con assoluta precisione. Questa rete di stazioni costituisce inoltre la base per l’elaborazione dei dati di scenario (vedi Interpolazione).

Ensemble di modelli climatici: dati storici e proiezioni future

L’insieme di modelli climatici RCP8.5, che attualmente comprende 17 simulazioni, è stato integrato con periodi di simulazione storici che risalgono al 1971. L’intero periodo di simulazione copre quindi un totale di 130 anni. L’insieme relativo allo scenario RCP2.6 è significativamente più ridotto, poiché per esso sono disponibili meno simulazioni. Per il periodo storico, la versione attuale consente di confrontare l’andamento dell’insieme di modelli con quello delle osservazioni. Molti indicatori mostrano che le simulazioni sono coerenti con le osservazioni. Fenomeni come le siccità primaverili presentano discrepanze che indicano punti deboli del modello.

Ensemble di modelli climatici

Ensemble di modelli climatici regionali

Per ricavare gli impatti climatici regionali dai futuri scenari di evoluzione del clima (in linea con gli scenari RCP), è necessario affinare le simulazioni dei modelli climatici globali (GCM) per vaste regioni come l’Europa. Ciò avviene solitamente utilizzando tali simulazioni come dati di input per modelli climatici regionali (RCM) a più alta risoluzione. Questi modelli sono in grado di riprodurre in modo più realistico le caratteristiche regionali della distribuzione delle temperature e delle precipitazioni, poiché riflettono meglio, tra l’altro, gli effetti causati dalla topografia e dall’uso del suolo.

Ampia serie di dati di simulazione provenienti da [Euro-Cordex]https://cds.climate.copernicus.eu/datasets/projections-cordex-domains-single-levels?tab=downloadfornisce la base e il corpus di dati (vedi tabella) necessari per l’attivazione dei servizi climatici per l’Europa, la Germania e i Länder. Il periodo di simulazione copre i dati storici a partire dal 1971 e si estende fino al periodo di scenario previsto, ovvero fino al 2100. Ogni singola combinazione di modelli rappresenta una possibile realizzazione dell’evoluzione climatica e meteorologica. In genere vengono prese in considerazione fasce temporali di 30 anni, la cui variabilità e i cui valori medi sono descritti da 30×17=510 valori annuali. L’insieme di questi valori dà origine a intervalli che comprendono sia la variabilità interna sia l’incertezza del modello.

È risaputo che esistono errori sistematici tra i modelli e le misurazioni. Per il periodo di riferimento storico, tali errori possono essere quantificati al fine di correggere (allineare) i valori delle simulazioni. Nel corso di questo processo vengono mantenute le tendenze esistenti nei dati. Nella ricerca sull’impatto climatico esistono metodi consolidati a tal fine (Lange, 2019). Ciò è dovuto al fatto che l’entità del cosiddetto bias del modello non è l’unico criterio per valutare le simulazioni dei modelli climatici.

Per allineare i valori del modello con quelli delle osservazioni sono necessari dati giornalieri su una griglia uniforme. Ciò è specificato dal set di dati di osservazione generato. Per trasferire i valori del modello sulla griglia di osservazione, i dati del modello vengono prima trasferiti alla rete di stazioni. A tal fine, alle coordinate delle stazioni vengono assegnati i valori del punto di griglia più vicino. L’interpolazione viene quindi eseguita allo stesso modo di quanto avviene per il set di dati di base. Questa fase garantisce che i dati di simulazione e quelli di osservazione abbiano la stessa assegnazione spaziale. In questo modo, gli andamenti climatici possono essere rappresentati senza soluzione di continuità sotto forma di mappe e diagrammi.

I due insiemi di modelli climatici RCP2.6 e RCP8.5 coprono l’intervallo di scenari possibili entro cui potrebbe evolversi il clima futuro in Germania. Le discrepanze esistenti tra gli sviluppi osservati e quelli simulati non possono essere risolte in questa fase, poiché si tratta di un processo continuo di approfondimento delle conoscenze scientifiche. I fenomeni che provocano siccità prolungate sono quindi oggetto di ricerche attuali, rilevanti in tutti i settori della ricerca sull’impatto climatico.

Tavolo:Matrice di simulazione delle combinazioni sottostanti di simulazioni di modelli globali regionalizzati (GCM) per modelli regionali (RCM): RCP8.5 – 17 modelli, RCP2.6 – 7 modelli. Non sono disponibili simulazioni EuroCordex per gli scenari RCP per i campi vuoti.

Ulteriore letteratura:Lange, S.: Correzione del bias e downscaling statistico che preservano il trend con ISIMIP3BASD (v1.0), Geosci. Model Dev., 12, 3055–3070, https://doi.org/10.5194/gmd-12-3055-2019, 2019.

Larghezza di banda

Il modello climatico regionale di base comprende sette simulazioni per lo scenario RCP 2.6 e 17 simulazioni per lo scenario RCP 8.5.

Per stimare gli intervalli, l'incertezza del modello e la variabilità interna (annuale) sono state combinate, ordinate e il valore al di sotto del quale si trova il 10% e il 90% dei valori è stato utilizzato per la rappresentazione della serie temporale. Sulla mappa sono mostrati solo i valori medi. Per un periodo di 30 anni e un insieme di modelli di 17 simulazioni, ciò significa che è disponibile un insieme di 17 x 30 = 510 valori annuali per i rispettivi indicatori climatici.

Nota:Durante il periodo di osservazione, l'intervallo risulta esclusivamente dalla variabilità interna di 30 valori annuali. In questo contesto, l'incertezza del modello e la variabilità interna sono state combinate per stimare l'intervallo nei dati dello scenario.

Interpolazione

Per visualizzare gli indicatori climatici derivati dai dati climatici giornalieri, è stato utilizzato un metodo in cui le informazioni disponibili presso le stazioni di misurazione sono state interpolate ai punti di una griglia. La loro risoluzione spaziale è di circa 4 x 4 km, per la quale sono disponibili anche i valori di elevazione da un modello digitale del terreno. Tra le altre cose, il metodo tiene conto dei gradienti di valori esistenti a diverse altitudini nella rete di stazioni. Prima dell'interpolazione vera e propria, gli effetti dell'altitudine nella rete di stazioni vengono eliminati. Il valore ricercato nel corrispondente punto della griglia viene quindi determinato mediante una somma ponderata dei dati delle stazioni entro un raggio di influenza specificato (stazioni vicine), dove la somma viene poi divisa per il numero di stazioni. L'effetto dell'altitudine viene quindi applicato alla griglia di destinazione in base ai valori di elevazione.

Ulteriore letteratura:
Cressie N., 1993, Statistica per dati spaziali, Wiley Series in Probability and Statistics
https://app.readthedocs.org/projects/pykrige/downloads/pdf/latest/](https://app.readthedocs.org/projects/pykrige/downloads/pdf/latest/

Dati di osservazione

Le osservazioni storiche sull'evoluzione climatica, presentate nella sezione Clima, si basano sui dati delle stazioni che fanno parte della rete di misurazione del DWD dal 1961.
Forniscono valori giornalieri per i parametri meteorologici di circa 220 stazioni sinottiche e circa 1.200 stazioni di precipitazione.
Questo set di dati delle stazioni costituisce la base per l'omogeneizzazione e l'interpolazione spaziale su una griglia ad alta risoluzione, tenendo conto delle condizioni topografiche. I valori delle stazioni vicine vengono considerati durante l'omogeneizzazione e l'interpolazione. Gli indicatori climatici derivati vengono calcolati sulla base dei dati giornalieri interpolati. Non si possono escludere possibili artefatti in singoli casi.