Variabilità annuale dell’evapotraspirazione:il ruolo delle scale temporali
Simone FatichiIstituto di Ingegneria Ambientale, ETH Zürich, Svizzera
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!
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