Variabilità annuale dell’evapotraspirazione:il ruolo delle scale temporali

Simone FatichiIstituto di Ingegneria Ambientale, ETH Zürich, Svizzera

simone.fatichi@ifu.baug.ethz.ch

Bari, IT8 Settembre, 2014

RINGRAZIAMENTI

Introduzione Metodi Risultati Conclusioni

MOTIVAZIONI

In che misura evapotraspirazione, ET, e produttività della vegetazione (GPP,ANPP) risentono dei cambiamenti nella statistiche (media, varianza e“correlazione”) della precipitazione annuale?

Se non ne risentono, quali altre scale temporali controllano la variabilitàannuale di ET dato un certo clima medio nel lungo periodo?

Ci sono delle differenze significative a seconda del clima e del tipo divegetazione?

Williams and Albertson 2005 WRR

Oishi et al., 2010 Ecosystems

Stoy et al., 2006 GCB

Introduzione Metodi Risultati Conclusioni

CV è correlato positivamente con la precipitazione media R2 = 0.36

CV è correlato positivamente con precipitazione media e stagionalità R2 = 0.74

Fatichi et al., 2012 J. CLIM.

CV della Precipitazione Annuale

Introduzione Metodi Risultati Conclusioni

CASI DI STUDIO - ECOSISTEMI

Pr = 354; Cv = 0.24; ρ =0.29 Pr = 539; Cv =0.30; ρ =0.07

Pr = 814; Cv =0.14; ρ =0.00

Vaira Ranch-SAN FRANCISCO (CA)Prato

UMBS (MI)Foresta decidua

Lucky Hills - TUCSON (AZ)Cespugli sempreverdi e decidui

Chamau/Fruebuel – ZURIGO (CH)Prato

Pr = 1126; Cv =0.15; ρ =0.08

Introduzione Metodi Risultati Conclusioni

PROGETTO DELL’ESPERIMENTO

Generatore diforzanti

meteorologiche(AWE-GEN)

AR1: Pr; Cv; ρ

Modelloecoidrologico(T&C)

ARFIMA: Pr; Cv; ρ; d=0.35

Per ogni scenario vengonogenerati 200 anni di clima

stazionario

AR p01: Pr; Cv+0.1; ρ

AR m01: Pr; Cv-0.1; ρ

VAIRA (CA)Prato

UMBS (MI)Foresta Decidua

LUCKY HILLS (AZ)Cespugli sempreverdi e decidui

ZURICH (CH)PratoSimulazioni orarie del ciclo

idrologico, scambienergetici e dinamica della

vegetazione

CONTROLLO

CORRELAZIONE DILUNGO TERMINE

PIÙ VARIABILITÀ

MENOVARIABILITÀ

Introduzione Metodi Risultati Conclusioni

4000 4050 4100 4150 42000

5

10[m

m/h

]Precipitation

4000 4050 4100 4150 4200

10

20

30

[°C]

Air Temperature

4000 4050 4100 4150 42000

500

1000

[W/m

2 ]

Solar Radiation

4000 4050 4100 4150 42000

0.5

1

[-]

Relative Humidity

4000 4050 4100 4150 42000

5

[m/s

]

Wind Speed

Hour4000 4050 4100 4150 4200

950

960

970

[mba

r]

Hour

Atmospheric Pressure

METODI: Advanced WEather GENerator (AWE-GEN)

Fatichi et al., 2011 AWR

Precipitazione Temperatura dell’aria

Radiazione solare

Velocità del vento

Umidità relativa

Pressione atmosferica

Weather Generator orario

Ora Ora

Introduzione Metodi Risultati Conclusioni

METODI: MODELLO ECOIDROLOGICO

Tethys-Chloris(T&C)

Fatichi et al., 2012a,b, J. Advances in ModelingEarth Systems

Fatichi and Leuzinger 2013, Agr. For. Met.Fatichi et al., 2014, WRR

ComponenteIdrologica

Componente di vegetazione

Introduzione Metodi Risultati Conclusioni

Validazione: UMBS (MICHIGAN)

R2=0.98 R2=0.72 R2=0.82Ora Ora Ora

Radiazione Netta Calore Latente Calore Sensibile

Introduzione Metodi Risultati Conclusioni

Validazione - Vaira Ranch (CALIFORNIA)Umidità del suolo – Profondità 2 cm - RMSE=0.043

Θ[-]

Anno

Θ[-]

Θ[-]

Umidità del suolo – Profondità 10 cm - RMSE=0.057

Umidità del suolo – Profondità 20 cm - RMSE=0.053

400600800

10001200

1 2 3 4

Pr [

mm

yr-1

]

800

1000

1200

1 2 3 4

GP

P [g

C m

-2 y

r-1]

200

400

600

800

1 2 3 4

ET

[mm

yr-1

]

200400600800

10001200

1 2 3 4

200400600800

10001200

1 2 3 4

200

400

600

800

1 2 3 4

0

200

400

600

1 2 3 4

100

200

300

1 2 3 4

200

400

600

800

1 2 3 4

500

1000

1500

2000

1 2 3 4

1000

1500

2000

2500

1 2 3 4

200

400

600

800

1 2 3 4

RISULTATIUMBS VAIRA LH ZH

Pr [m

m/a

nno]

Prod

uttiv

ità[g

C/m

2an

no]

ET [m

m/a

nno]

Introduzione Metodi Risultati Conclusioni

0 500 1000 1500 2000 2500 30000

200

400

600

800

1000

1200

Pr [mm/yr]

AN

PP

[gD

M/m

2 yr

]

Data Hsu et al 2012Data Knapp-Smith 2001Data Huxman et al 2004Huxman et al. 2004Sala et al 1988Knapp and Smith 2001SIMULATIONS

Produttività media vs. Precipitazione media

Produttività[g/m2 anno]

Precipitazione [mm/anno]

UMBS

VAIRALH

ZH

0 500 1000 1500 2000 2500 3000-0.5

0

0.5

1

1.5

2

Glob. Huxman et al. 2004Glob. Sala et al 1988Glob. Knapp and Smith 2001Data Hsu et al. 2012Data Huxman et al. 2004SimulationsUMBS

LH

Vaira

Zurich

Vaira

UMBS

Zurich

LH

Sensitività della produttività alla precipitazione

Precipitazione [mm/anno]

Sensitivitànormalizzata

dANPP/dPr[-]

Goward and Prince 1995 Rem. Sen. Env.Huxman et al 2004; Nature; Hsu et al., 2012 GCB

Sensitività da relazioni ascala globale

versoSensitività in un dato

posto

Introduzione Metodi Risultati Conclusioni

Curva di Budyko

0 1 2 3 4 50

0.2

0.4

0.6

0.8

1E

vapo

rativ

e In

dex

Aridity Index

Data Williams et al., 2012Limitati dalladisponibilità

di energia

EPOT/Pr

Limitati dalla disponibilità di acqua

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.50

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

Cv-Pr

Cv-

ET

UMBSLHVAIRAZH

UMBS

VAIRA

LH

ZHET/P

r

167 Siti Fluxnet – 764 anni complessivi

0 10 200

20

40

60

Numb. of Years

Stat

ions

#

0 500 1000 1500 2000 25000

0.2

0.4

0.6

0.8

1

Pr [mm/yr]dP

r/dE

T [-]

0 500 1000 1500 2000 25000

200

400

600

800

1000

1200

Pr [mm/yr]

ET

[mm

/yr]

ET – Sensitività alla precipitazione

Pr [mm/anno]

ET [m

m/a

nno]

EPOT=200

ET media vs Precipitazione mediadalla curva di Budyko

Pr [mm/anno]dE

T/dP

r[-]

Sensitività inter-annualedi ET alla precipitazione

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.50

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

Cv-Pr

Cv-

ET

UMBSLHVAIRAZH

EPOT=1400

Sensitività da relazioni a scalaglobale

In confronto allaSensitività in un dato posto

EPOT=800

Introduzione Metodi Risultati Conclusioni

Fatichi and Ivanov 2014, WRR

Perché ET e la produttività della vegetazione sono“insensibili” alle variazioni annuali di

precipitazione alla scala locale?

Frazione di ET inGiorni favorevoli: 6.8-30.2%Ore favorevoli: 26.5-41.6%

Coeff. di determinazione con ET annuale

OreFavor.

GiorniFavor.

GrowingseasonIndex

Stoy et al 2006

Pr Annuale

R2

0.2

0.4

0.6

0.8

1 2 3 4GoodHours

GoodDays

Seas. Index(Stoy et al. 2006)

Annual Pr

Correlation with ETyr,GS

R2CONTROLLI ALLA BREVE SCALA TEMPORALE

Per una vegetazione matura, ET e produttività sono controllatedall’occorrenza di periodi favorevoli alla breve scala temporale (giorni edore, definite quando ET>ET95 ).

Le «ore favorevoli» sono caratterizzate da elevata temperatura eumidità del suolo, favorevoli VPD e velocità del vento. L’occorrenza«casuale» di queste condizioni in un anno controlla il totale di ET eproduttività.

Introduzione Metodi Risultati Conclusioni

0 50200

400

600

800

Good Days

UMBSE

T [m

m y

ear-1

]

0 500 1000200

400

600

800

Good Hours

ET

[mm

yea

r-1]

0 500 1000600800

100012001400

Good Hours

GP

P [g

C m

-2 y

ear-1

]

0 20 40100200300400500

Good Days

Vaira Ranch

0 500 1000100200300400500

Good Hours

0 500 1000

500

1000

1500

Good Hours

0 500

200

400

600

Good Days

Lucky Hills

0 500 10000

200

400

600

Good Hours

0 500 10000

200

400

Good Hours

0 50400

600

800

Good Days

Zurich

0 500 1000400

600

800

Good Hours

0 500 10001000

1500

2000

2500

Good Hours

AR1ARFIMAARp1ARm1

0 50200

400

600

800

Good Days

UMBS

ET

[mm

yea

r-1]

0 500 1000200

400

600

800

Good Hours

ET

[mm

yea

r-1]

0 500 1000600800

100012001400

Good Hours

GP

P [g

C m

-2 y

ear-1

]

0 20 40100200300400500

Good Days

Vaira Ranch

0 500 1000100200300400500

Good Hours

0 500 1000

500

1000

1500

Good Hours

0 500

200

400

600

Good Days

Lucky Hills

0 500 10000

200

400

600

Good Hours

0 500 10000

200

400

Good Hours

0 50400

600

800

Good Days

Zurich

0 500 1000400

600

800

Good Hours

0 500 10001000

1500

2000

2500

Good Hours

AR1ARFIMAARp1ARm1

CONTROLLI ALLA BREVE SCALA TEMPORALE

“Ore favorevoli” (ET > ET95)

Ore favorevoli

ET[m

m/a

nno]

Prod

uttiv

ità[g

C/m

2an

no]

Ore favorevoli Ore favorevoli Ore favorevoli Ore favorevoli

Ore favorevoliOre favorevoli Ore favorevoli

UMBS VAIRA LH ZH

Fatichi and Ivanov 2014, WRR

Introduzione Metodi Risultati Conclusioni

CONCLUSIONI

La sensitività alla media della precipitazione >> sensitività alla varianza ocorrelazione. Ne risulta che incrementi o decrementi della variabilità inter-annuale vengono filtrati.

Le brevi scale temporali (i.e., “giorni favorevoli” o meglio “ore favorevoli”)controllano la variabilità inter-annuale di ET.

La sensitività di ET alle variazioni di precipitazione alla scala locale ènotevolmente minore della sensitività alle stesse variazioni attraverso regioniclimatiche differenti.

La predicibilità alla scala locale è condizionata dalle brevi scale temporali ein aggiunta vi è una modifica della sensitività/risposta quando un ecosistemaattraversa condizioni non stazionarie (processi di successione in ecosistemi,variazioni di specie o di tipi vegetativi).

Grazie per la vostraattenzione!