Cambiamenti delle risorse nivali in aree montane

L’aumento delle temperature superficiali ha notevoli conseguenze nelle regioni montane, dove la neve é una componente dominante del sistema climatico. Lo spostamento della isoterma di zero gradi a quote più alte si riflette in una diminuzione della precipitazione solida rispetto alla precipitazione totale a basse e medie altitudini. Inoltre l’aumento delle temperature favorisce la fusione della neve al suolo e porta ad una progressiva riduzione dello spessore e dell’estensione della copertura nevosa. Il suolo nudo assorbe maggiormente la radiazione solare rispetto alla neve, dunque tende a scaldarsi e ad accumulare calore che faciliterà la fusione del manto nevoso residuo. Si crea così un meccanismo di feed-back che tende ad accelerare ulteriormente la diminuzione della massa nivale.

Un minore accumulo di neve nelle aree montane, l’anticipo e l’accelerazione della fusione nivale impattano sulle portate dei fiumi e sulle tempistiche di deflusso. Si potrebbe verificare un' anticipazione del picco di disponibilità idrica in primavera, e un flusso più debole in estate ed in autunno. Nei territori a valle delle grandi catene montuose come le Alpi ci si aspetta, infatti, non solo cambiamenti nella quantità di risorse idriche da fusione nivale ma anche nelle tempistiche con cui l’acqua diventa disponibile. Nelle aree montuose si sta già vedendo l’impatto dei cambiamenti nivali sugli ecosistemi, ad esempio sulla vegetazione di alta quota e sulla dinamica delle popolazioni di specie animali che dipendono dalle presenza di neve, come gli stambecchi.

Per questa serie di motivi é fondamentale avere una stima delle risorse nivali attualmente disponibili, in media, sulle Alpi e delle proiezioni sui cambiamenti attesi nel prossimo futuro. Queste informazioni servono come base per pianificare le strategie di adattamento e limitare gli impatti del cambiamento climatico sulla società e sugli ecosistemi.

Il monitoraggio del manto nevoso attraverso la strumentazione al suolo avviene in corrispondenza delle stazioni meteo-nivometriche, che rilevano lo spessore del manto. In un numero più limitato di casi si effettuano campagne di misura per registrare la densità della neve ed il suo equivalente in acqua (snow water equivalent, SWE). Tutte queste misure sono puntuali, dunque rappresentative delle condizioni locali del manto nevoso. Sono tuttavia in numero insufficiente per estrapolare la distribuzione spaziale della massa nivale.

Informazioni aggiuntive sulle caratteristiche del manto nevoso si possono derivare dalle misure satellitari, dalle rianalisi o tramite simulazioni da modelli. Il vantaggio di questi approcci é indubbiamente che forniscono dati con copertura spaziale uniforme. Lo svantaggio é una maggiore incertezza associata alle misure ed una risoluzione spaziale generalmente grossolana (~10-100 km), che non permette di apprezzare la variabilità del manto nevoso a piccola scala.

Il progetto in corso si propone di raccogliere e valutare i dataset attualmente disponibili che forniscono informazioni spaziali di spessore del manto nevoso nell’area alpina. Verranno esplorati dataset satellitari (Global Monthly EASE-Grid Snow Water Equivalent Climatology, AMSR-E/Aqua Monthly L3 Global Snow Water Equivalent ), rianalisi (Climate Forecast System Reanalysis-CFSR, Modern Era-Retrospective analysis for Research and Applications-MERRA, ERA-Interim/Land e 20th Century Reanalysis v2-20CR) e le simulazioni derivanti da (i) modelli climatici regionali CORDEX forzati dalle rianalisi, (ii) gli stessi modelli regionali forzati dai modelli globali CMIP5, (iii) modelli globali CMIP5. L’idea é di considerare un ensemble di dataset di diversa tipologia, sia satellitari sia da rianalisi, per valutare il grado di similarità nelle relative climatologie (Figura 1) e per stimare l’incertezza associata alle misure di neve. Successivamente questi dataset costituiranno il “riferimento” per validare i modelli climatici regionali e globali e testare la loro capacità di riprodurre la climatologia del periodo storico. Una volta effettuato questo esperimento comparativo sul periodo storico, verranno valutate le proiezioni future in diversi scenari di cambiamento climatico, con l’obiettivo di quantificare i cambiamenti attesi rispetto ai valori medi storici e l’incertezza associata a tali cambiamenti.

Figura 1. Distribuzione spaziale dello snow water equivalent (media DJFMA sul periodo 1980-2005), derivato da (a) Global Monthly EASE-Grid Snow Water Equivalent Climatology, (b) the AMSR-E/Aqua L3 Global Snow Water Equivalent EASE-Grids Version 2, (c) CFSR, (d) MERRA, (e) ERA-Interim/Land, (f) 20CRv2. (g) Media dei dataset di riferimento (MRM), (h) media relativa ai modelli CMIP5, (i) media dei modelli CMIP5 con risoluzione spaziale superiore a 1.25°lon.