Proiezioni climatiche Area urbana di Parma...Area di pertinenza PARMA Periodo di riferimento...

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Proiezioni climatiche 2021- 2050 Area urbana di Parma

Forum regionale per i Cambiamenti Climatici:

strumenti per le Amministrazioni locali

Acuradi:

RegioneEmilia-Romagna,DirezionegeneraleCuradelTerritorioedell’AmbienteARPAEEmilia-Romagna–OsservatorioClima

ART-ERAttrattivitàRicercaTerritorio

Maggio2020

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1. Indicatoridivulnerabilitàclimatica pag.32. Proiezioniclimatiche2021-2050 pag.4

3. Quadroinformativo:datiemetodi

UtilizzatiperleproiezioniclimaticheperiPianidiAdattamentolocali pag.9

SOMMARIO

1.Indicatoridivulnerabilitàclimatica Per ogni Area Omogenea, sono fornite le Proiezioni Climatiche 2021 – 2050 per gliIndicatoridivulnerabilitàclimaticaindicatinellaseguentetabella:

Indicatore

Unitàdimisura

Definizione

Temperaturamediaannua Gradicentigradi

Mediaannuadelletemperaturemediegiornaliere

Temperaturamassimaestiva

Gradicentigradi

Valoremediodelletemperaturemassimegiornaliereregistratedurantelastagioneestiva

Temperaturaminimainvernale

Gradicentigradi

Valoremediodelletemperatureminimegiornaliereregistratedurantelastagioneinvernale

Nottitropicaliestive - Numerodinotticontemperaturaminimamaggioredi20°C,registratenellastagioneestiva

Durataondedicaloreestive

- Numeromassimodigiorniconsecutiviregistratodurantel’estate,contemperaturamassimagiornalieramaggioredel90°percentilegiornalierolocale(calcolatosulperiododiriferimento1961-1990)

Precipitazioneannua mm Quantitàtotalediprecipitazioneannua

Giornisecchiestivi - Numeromassimodigiorniconsecutivisenzaprecipitazionidurantel’estate

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2.Scenariclimatici

Areadipertinenza PARMA

Periododiriferimento 1961-1990

Periodofuturo 2021-2050

Scenarioemissivo RCP4.5

Fontedati DatasetEraclitov.4.2Metododielaborazione

Regionalizzazionestatisticaapplicataamodelliclimaticiglobali.

Indicatore Temperaturamediaannua

Descrizione Mediadelletemperaturemediegiornaliere

Unitàdimisura [°C]Valoreclimaticodiriferimento 13.2

Valoreclimaticofuturo 14.7





FonteDati DatasetEraclitov.4.2Metododielaborazione


Indicatore Temperaturamassimaestiva

Descrizione Mediadelletemperaturemassimegiornaliere

Unitàdimisura [°C]Valoreclimaticodiriferimento 29.2


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Indicatore Temperaturaminimainvernale

Descrizione Mediadelletemperatureminimegiornaliere

Unitàdimisura [°C]Valoreclimaticodiriferimento -0.3








Indicatore Nottitropicaliestive

Descrizione Notticonlatemperaturaminimasuperiorea20°C

Unitàdimisura -Valoreclimaticodiriferimento 12

Valoreclimaticofuturo 31

7







Indicatore Ondedicaloreestive

Descrizione Numeromassimodigiorniconsecutivicontemperaturamassimasuperioreal90mopercentileUnitàdimisura Valoreclimaticodiriferimento 3








Indicatore Precipitazioneannuale

Descrizione quantitàtotalecumulata

Unitàdimisura [mm]Valoreclimaticodiriferimento 840


8







Indicatore Giornisenzaprecipitazioneinestate

Descrizione Numeromassimodigiorniconsecutiviconprecipitazioneinferiorea1mmUnitàdimisura -Valoreclimaticodiriferimento 22


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3.Quadro informativo:datiemetodiutilizzatiper leproiezioniclimaticheperiPianidiAdattamentolocaliLeschederiportanoirisultatidellostudioclimatologicosulleproiezioniditemperatura

eprecipitazioni,campimediedeventiestremi,perle8macroareeeiprincipalicentri

urbanidellaregioneEmilia-Romagna,periododal2021al2050.

In analogia a quanto fatto per lo studio relativo alla Strategia di mitigazione e

adattamento per i cambiamenti climatici della Regione Emilia-Romagna, i risultati

presentati qui sono stati ottenuti con lo scenario emissivo di stabilizzazione,

denominatoRepresentativeConcentrationPathways(RCP)4.5,secondoilquale,afine

secolo, sarebbero previste concentrazioni totali di gas serra equivalenti a una

concentrazionedidiossidodicarbonioparia630ppm.

LostudioèstatocondottoutilizzandoilmodellodiregionalizzazionestatisticaCCAReg,

sviluppatodaArpae-Simc(Tomozeiuetal.,2017).Interminigenerali,questomodellosi

basasuduestepprocedurali.Ilprimodiquestièun'applicazionedellatecnicastatistica

dellecorrelazionicanonichecheconsentediindividuare,perilperiododisetup,diverse

coppie di pattern atmosferici e di pattern al suolo per le quali è massima la

correlazione. I pattern atmosferici considerati sono le re-analyses ERA-40 dell'Ecmwf

(https://apps.ecmwf.int/archive-catalogue/), mentre i pattern al suolo sono costruiti

con i dati giornalieri di temperatura e precipitazione, dataset Eraclito di Arpae-Simc

(versione 4.2), disposti su una griglia regolare avente una risoluzione di 5x5 km ed

estesa su tutto il territorio regionale (Antolini et al., 2015).Per lamodellazionedelle

proiezioni dei cambiamenti climatici, invece, il secondo step procedurale prevede la

combinazione, mediante un modello di tipo perfect prog, delle coppie di pattern

risultatestatisticamentesignificativeconlesimulazionideipatternatmosfericifuturidi

unmodelloclimaticoglobaleoregionale.Inquestostudiosonostatepreseinesamele

simulazioni future dei modelli climatici globali afferenti al Coupled Model

Intercomparison Project 5 (Cmip5) del World Climate Research Programme

(https://esgf-node.llnl.gov/projects/cmip5/).

Peravereunamaggiore robustezzastatistica, i cambiamentiottenuti conCCAregper

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ciascunodeimodelliclimaticidelprogettoCmip5sonostaticombinati insiemecon la

tecnica del poor man ensemble, che consiste per il calcolo del valore medio nel

considerare tutte le proiezioni equivalenti in termini ponderali. I risultati riportati di

seguitosiriferiscono,perciò,allamediaaritmeticadeidiversicambiamenti.

Leproiezionideicambiamentifuturisonocostruitealivellostagionale,dovelestagioni

sono definite in questomodo: dicembre, gennaio, febbraio (inverno), marzo, aprile,

maggio (primavera), giugno, luglio, agosto (estate), ottobre, novembre e dicembre

(autunno).Ilcambiamentoannualeèricavatocomemediadeivaloristagionali.

Ilperiodoclimaticodiriferimentorispettoalqualesonocalcolatiicambiamentivadal

1961al1990.

Ringraziamenti

WeacknowledgetheWorldClimateResearchProgramme'sWorkingGrouponCoupled

Modelling,whichisresponsibleforCMIP,andwethanktheclimatemodellinggroups

forproducingandmakingavailabletheirmodeloutput.ForCMIPtheU.S.Department

of Energy's Program for Climate Model Diagnosis and Intercomparison provides

coordinating support and led development of software infrastructure in partnership

withtheGlobalOrganizationforEarthSystemScience.

Bibliografia

AntoliniG.,AuteriL.,PavanV.,TomeiF.,TomozeiuR.,MarlettoV.(2015).Adailyhigh-

resolution gridded climatic data set for Emilia-Romagna, Italy, during 1961–2010

InternationalJournalofClimatology08/2015;DOI:10.1002/joc.4473.

TomozeiuR.,PasquiM.,QuaresimaS.(2017).Futurechangesofairtemperatureover

Italianareas:astatisticaldownscalingtechniqueappliedto2021-2050and2071-2100

periods.MeteorologyandAtmosphericPhysics,doi.org/10.1007/s00703-017-0536-7.

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