Precipitazioni di 22 stazioni Histalp – Le anomalie

La prima parte di questo post è qui.

Con lo scopo di rendere più omogenee e paragonabili tra loro le serie pluviometriche descritte nel primo post, ho calcolato l’anomalia annuale rispetto al periodo 1961-1990. Il risultato è in fig.1 (pdf) e, più chiaramente, in fig.2 (pdf) e in fig.3 (pdf) che mostrano le anomalie filtrate a 11 e a 30 anni, rispettivamente.

cm60fig1

Fig.1. Anomalie delle 22 stazioni HISTALP rispetto al periodo 1961-90.

Fig.2. Filtro passa-basso su 11 anni delle anomalie di fig.1.

Fig.2. Filtro passa-basso su 11 anni delle anomalie di fig.1.

Fig.3. Filtro passa-basso su 30 anni delle anomalie di fig.1.

Fig.3. Filtro passa-basso su 30 anni delle anomalie di fig.1.

In queste tre figure, le stazioni sono ordinate alfabeticamente, per cui è più difficile vedere le analogia; però da fig.2 si osservano sia una buona somiglianza tra ulm, zur, aug sia una generica concordanza tra queste stazioni e str e stu, quest’ultime caratterizzate da un’iniziale diminuzione delle precipitazioni (fino a circa il 1870) e da un successivo aumento.
Dalla fig.3 si evidenziano i comportamentei “diversi”, sul lungo periodo, di kla, tor, udi rispetto alle altre stazioni, ma anche le differenze tra mil e tor malgrado la coincidenza temporale di alcune strutture di entrambe le serie.
Sul piano della longitudine, si notano similitudini tra pav e pad e somiglianze generali tra rgb e rka, con differenze nella struttura delle serie: entrambe le coppie sono circa alla stessa latitudine e a longitudine differente.

Ho calcolato anche il fit lineare (fig.4, pdf) e la funzione di autocorrelazione (ACF, fig.5, pdf) delle anomalie di fig.1.

cm60fig4

Fig.4. Fit lineari delle anomalie di fig.1. L’ordine delle stazioni è quello alfabetico.

Dalla figura si osserva una discreta variabilità delle pendenze, comprese tra il valore massimo di zur, pari a (7.2±2.5)10-2 cm/anno, o (7±3) cm/secolo, e il valore minimo di udi, pari a (-0.10±0.03)cm/anno, o (-10±3) cm/secolo. La distribuzione delle pendenze è nella tabella che segue e i valori numerici dei fit delle singole stazioni sono qui.:

Positiva ≥(1÷5)10-2 cm/yr aug,bo2,kre,nan,ulm,zur 6/22=27.3%
Negativa ≤(1÷5)10-2 cm/yr gnv,kla,mil,pad,pav,rka,tor,udi 8/22=36.4%
Nulla ±(1÷5)10-3 cm/yr brn,hop,kmf,mar,ora rgb,str,stu 8/22=36.4%

Nota: per un errore materiale, nella maggior parte dei grafici la stazione di Brno è indicata con bnr mentre il suo acronimo corretto è brn

cm60fig5

Fig.5. Funzione di autocorrelazione delle anomalie di fig.1

Le funzioni di autocorrelazione delle singole stazioni appaiono vicine alla forma teorica di serie non autocorrelate (correlazione=1 a lag=0 e nulla per gli altri lag): qui si notano oscillazioni attorno a ACF=0 con alcune deboli strutture (ad esempio, nei quadri che comprendono aug e pad, una ACF pari a ~0.1 che decresce fino a zero entro lag=10; nel quadro in basso a destra una “gobba” tra i lag 20 e 30).

Ho raggruppato le pendenze di fig.4 anche per ordine di altezza slm, zona geografica (definita da HISTALP), latitudine e longitudine. Tutti i grafici sono nel sito di supporto: qui riporto in fig.6(pdf) solo le pendenze ordinate per latitudine dove noto un possibile accumulo di pendenze basse o nulle per latitudini medio-alte, senza che questo impedisca pendenze basse o nulle anche alle altre latitudini.

Fig.6. Le pendenze per le stazioni ordinate secondo la latitudine.

Fig.6. Le pendenze per le stazioni ordinate secondo la latitudine.

Tutti i grafici e i dati relativi a questo post si trovano nel sito di supporto qui

 

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Author: Franco Zavatti

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