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Dati e metodi

Nei paragrafi seguenti vengono illustrati i dati e i metodi utilizzati per la realizzazione della climatologia della grandine. La base di riferimento è costituita dai dati radar di MeteoSvizzera, che tra l’altro sono stati riutilizzati per finalità statistiche nel modello di ricampionamento HailStoRe.

La grandine non può essere misurata al suolo in maniera capillare su una regione grande come la Svizzera. Tutti i prodotti presentati si basano perciò sui dati di grandine derivati dalle misurazioni radar per mezzo di algoritmi e i dati radar vengono confrontati con puntuali osservazioni al suolo, come danni o ritrovamenti di chicchi di grandine. La serie di dati disponibili dal 2002 è relativamente breve per poter formulare affermazioni di tipo climatologico. Per la stima di pericoli rari di maggiore intensità si utilizzano pertanto metodologie statistiche (il cosiddetto ricampionamento), così da poter formulare affermazioni anche su eventi estremi che, ad esempio, sono attesi soltanto una volta ogni 50 anni.

Dati radar

Come riferimento per i calcoli climatologici si utilizzano i dati dei radar meteorologici di MeteoSvizzera. Rispetto ad altre tipologie di dati, quelli radar si addicono meglio al calcolo di una climatologia della grandine, dal momento che coprono tutto il territorio con un’elevata risoluzione spazio-temporale. Tutto ciò è un presupposto imprescindibile per l’osservazione di fenomeni come le grandinate, che, rispetto ad altri, sono molto localizzati e di breve durata.

   

La rete svizzera dei radar meteorologici

Dal 2002 i dati di base della rete svizzera dei radar meteorologici sono disponibili in alta qualità. Questi dati coprono tutto il territorio nazionale e le regioni limitrofe. Tra il 2002 e fine maggio 2014 erano in funzione tre radar, uno sul Monte Lema in Ticino, uno sull’Albis vicino a Zurigo e uno su La Dôle vicino a Ginevra (3a generazione di radar della rete di rilevamento svizzera). Negli anni 2011 e 2012 i radar sono stati completamente rinnovati col progetto Rad4Alps, ed essi sono stati dotati delle più moderne funzionalità tecnologiche (4a generazione di radar della rete di rilevamento svizzera). Il cambio di generazione ha comportato un cospicuo miglioramento nella qualità dei dati. A metà del 2014 e all’inizio del 2016 sono stati aggiunti altri due radar in area alpina: uno sul Pointe de la Plaine Morte in Vallese e l’altro sul Weissfluhgipfel vicino a Davos. I nuovi radar offrono una migliore visibilità delle regioni di montagna, che risultano parzialmente in ombra, e garantiscono la copertura del territorio nazionale anche in caso di guasto a uno degli altri impianti. Nella rete svizzera dei radar, ogni 5 minuti avviene una nuova misurazione in 3D, che viene salvata con una risoluzione spaziale di 1 km2.

   

Algoritmi della grandine

I dati radar sono misurazioni di segnali di riflettività nell’atmosfera, ad opera, ad esempio, di gocce d’acqua o particelle di ghiaccio nelle nuvole. Per ricavare informazioni sui fenomeni meteorologici al suolo, questi segnali devono innanzitutto essere elaborati mediante complessi algoritmi. Le stime sulla grandine si basano sulla differenza tra la quota dell’isoterma di zero gradi in prossimità del fenomeno temporalesco, desunta dal modello meteorologico, e l’altitudine del cosiddetto segnale EchoTop del radar, correlato al nucleo più attivo di una nuvola temporalesca. Maggiore è la distanza tra il segnale EchoTop e l’altezza dell’isoterma di zero gradi, maggiore è la probabilità di osservare grandine e la grandezza attesa dei chicchi. Dal 2002 MeteoSvizzera utilizza principalmente due algoritmi della grandine:

  • POH (Probability of Hail), indica la probabilità di grandine al suolo all’interno di 1 km2  (Waldvogel et al. 1979 e Foote et al. 2005). L’algoritmo si basa sull’EchoTop 45dBZ, ossia sulla massima altezza a cui viene misurata dal radar un segnale di riflettività pari a 45dBZ all’interno di una colonna verticale.
     
  • MESHS (Maximum Expected Severe Hail Size), indica la dimensione massima dei chicchi di grandine che potrebbe cadere all’interno di 1 km2 (Treloar 1998 e Joe et al. 2004). L’algoritmo si basa, analogamente al POH, sulla relazione tra l’EchoTop a 50dBZ e la quota dell’isoterma di zero gradi. Il MESHS è una stima della dimensione massima che un chicco di grandine, rimanendo per lungo tempo all’interno della nube temporalesca, potrebbe raggiungere prima di cadere dalla nuvola schiantandosi al suolo. L’eventualità che un chicco di grandine di dimensioni MESHS possa essere ritrovato a terra da qualcuno all’interno del chilometro quadrato in questione è piuttosto rara. In primo luogo, chicchi dal diametro pari al MESHS non vengono mai o quasi mai raggiunti nella realtà. In secondo luogo, la probabilità che una persona trovi a terra il chicco più grande in assoluto caduto all’interno di un chilometro quadrato prima che questo si sciolga è molto piccola. Considerato che, di questi chicchi più grandi, ce ne saranno soltanto pochi all’interno del chilometro quadrato, è altamente improbabile che uno di essi vada proprio a finire sul tetto di una casa e causi danni.

Sia il POH sia il MESHS vengono calcolati su tutto il territorio della Svizzera e dei Paesi confinanti con una precisione di 1 chilometro quadrato e una risoluzione temporale di 5 minuti. Entrambe le stime sono disponibili 1 minuto dopo la misurazione radar.

   

Controllo e miglioramento della base di dati

Nonostante i dati dei radar si addicano particolarmente alle osservazioni della grandine, il loro utilizzo ai fini della climatologia comporta alcune sfide.

  • In ambito meteorologico, essi vengono normalmente utilizzati per le osservazioni e le previsioni a breve termine, e non per scopi climatologici. Ecco perché, ad esempio, non vi è omogeneità temporale nella serie di dati. Oltre a ciò, questo significa anche che errori apparentemente minori nelle misurazioni – che nel «normale» utilizzo in tempo reale non rappresentano un ostacolo e vengono semplicemente filtrati dall’occhio umano – nell’aggregazione temporale dei dati potrebbero risultare problematici.
     
  • Nell’arco di tempo dal 2002 a oggi gli stessi radar, così come i dati dei modelli meteorologici che confluiscono negli algoritmi della grandine, sono stati costantemente migliorati. Mentre queste migliorie hanno incrementato la qualità delle osservazioni e delle previsioni, tali variazioni hanno avuto un impatto sulla comparabilità a lungo termine delle misurazioni.

Prima di poter essere utilizzati, quindi, i dati devono essere sottoposti a un complesso processo di controllo e preparazione. Nell’elaborazione della base di dati della nuova climatologia svizzera della grandine si è proceduto innanzitutto a documentare, quantificare e possibilmente correggere gli impatti delle modifiche tecniche sulle serie di misura pluriennali. L’obiettivo è ottenere un set di dati quanto più omogeneo possibile nel tempo, onde poter formulare affermazioni robuste statisticamente in merito all’occorrenza di grandine.

HailStoRe

Il presupposto per il calcolo dei periodi di ritorno è avere serie di misurazioni molto lunghe. Una serie di rilevamenti radar che copre il periodo dal 2002 a oggi è da considerarsi breve rispetto alle scale temporali di almeno 30 anni e oltre normalmente utilizzate in climatologia. Inoltre, la grandine è un fenomeno sporadico, molto raro in riferimento a un luogo specifico, e dura generalmente solo alcuni minuti. La figura con il numero totale di giorni con grandine per singola località mostra che, ad eccezione delle regioni hotspot, sono pochi i luoghi che dispongono di una quantità di osservazioni sufficiente per poter effettuare una solida analisi statistica degli estremi. Pertanto le analisi climatologiche spaziali sono spesso dominate da singole celle temporalesche che si sono verificate in passato. Considerata la natura dei temporali grandinigeni, occorre partire dal presupposto che le probabilità di accadimento sul lungo termine siano più omogenee dal punto di vista spaziale. In due giornate temporalesche distinte, un temporale può assumere una traiettoria anche lievemente diversa – sebbene la variabilità in un Paese montuoso come la Svizzera sia limitata fortemente dalla topografia del territorio.

    

Per stimare il rischio di eventi grandinigeni, si è pertanto applicato il principio del ricampionamento, un metodo statistico in cui gli eventi osservati vengono riprodotti in maniera stocastica. Esso viene utilizzato nel mondo assicurativo e riassicurativo ai fini dell’analisi dei pericoli e dei rischi , ma trova applicazione anche nella ricerca climatica focalizzata sugli impatti (impact-oriented) (ad es. Schwierz et al. 2010, Bloemendaal et al. 2020). Il modello «Hail Storm Stochastic Resampler» (HailStoRe) tiene conto della variabilità osservata degli eventi grandinigeni e, al di là delle osservazioni, calcola una stima della probabilità di accadimento spazio-temporale della grandine in Svizzera. Il metodo è costituito da svariati moduli.

 

Base di riferimento e principio

La base di riferimento principale è rappresentata dai nuovi dati radar sulla grandine ottimizzati per l’applicazione in ambito climatologico. I dettagli ad alta risoluzione delle singole celle di grandine vengono dunque analizzati in relazione alle condizioni atmosferiche su vasta scala, descritte dalla classificazione sinottica dei tipi di tempo di MeteoSvizzera. Innanzitutto si creano modelli statistici relativi a quando, dove e in quali condizioni si sono verificati episodi di grandine in passato in Svizzera. Questi modelli consentono, in base alle condizioni meteorologiche su vasta scala, di generare ipotetiche grandinate in maniera casuale sotto forma di campi radar sintetici che, con le condizioni climatiche odierne, potrebbero verosimilmente verificarsi. Successivamente è possibile simulare il potenziale rischio di una forte grandinata ipotizzando varie traiettorie dei temporali generate in maniera stocastica. Le serie temporali così simulate, inoltre, fungono da base per il calcolo dei periodi statistici di ritorno della grandine di specifiche dimensioni.

    

Passaggi

Il modello di ricampionamento HailStoRe prevede una serie di passaggi. I singoli moduli di HailStoRe consentono di adeguare i presupposti in maniera flessibile, così da generare insiemi di eventi grandinigeni plausibili.