L’indice di primavera indica l’inizio dello sviluppo della vegetazione in primavera espresso come deviazione del numero di giorni rispetto alla media pluriennale 1991-2020. L’indice è calcolato annualmente e riassume le fasi fenologiche della primavera. Poiché la temperatura è un fattore determinante per lo sviluppo delle piante, l’indice di primavera si presta come grandezza per visualizzare le conseguenze del cambiamento climatico sulla vegetazione.
L’indice di primavera viene calcolato sulla base delle prime dieci fasi fenologiche primaverili ed è aggiornato alla fine di maggio di ogni anno. Esso tiene conto delle osservazioni effettuate nel rispettivo anno in circa 80 stazioni della rete di osservazione fenologica che dispongono di serie di dati sufficientemente lunghe.
Nel 2022, la vegetazione primaverile si è sviluppata con 4 giorni di anticipo rispetto alla media a lungo termine del periodo 1991-2020. La fioritura dei cespugli di nocciolo è iniziata particolarmente presto, già a gennaio, in Ticino e in modo sporadico sul versante nordalpino. Nel complesso, la fioritura del nocciolo è stata anticipata di 13 giorni rispetto alla media. La fioritura del farfaro e dell'anemone bianco è avvenuta principalmente a marzo, con un anticipo di 5-10 giorni. Gli alberi da frutto sono fioriti a partire dalla fine di marzo con un anticipo di 5-8 giorni. Il dente del leone e la cardamine dei prati sono fioriti con lo stesso anticipo di 5-8 giorni. Le foglie delle latifoglie sono spuntate a partire dalla fine di marzo. Lo spiegamento delle foglie del faggio a partire dalla metà di aprile è avvenuto esattamente in linea del periodo 1991-2020.
Per caratterizzare la primavera fenologica nel suo insieme, si utilizzano le dieci seguenti fasi fenologiche, che ricorrono tra gennaio e maggio:
La deviazione dalla data media di inizio della fase è determinata con l’aiuto dell’analisi delle componenti principali. Questa tecnica è particolarmente indicata per strutturare, semplificare e rappresentare grandi serie di dati, come pure per filtrare la dipendenza spaziale e temporale. Il risultato dell’analisi relativa alla prima componente principale viene trasformato in deviazione del numero di giorni rispetto alla media.