{"id":53968,"date":"2020-12-15T07:00:47","date_gmt":"2020-12-15T07:00:47","guid":{"rendered":"http:\/\/www.climatemonitor.it\/?p=53968"},"modified":"2020-12-14T08:14:02","modified_gmt":"2020-12-14T08:14:02","slug":"lindice-di-erosione-delle-piogge-nel-bacino-del-po","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.climatemonitor.it\/?p=53968","title":{"rendered":"L’indice di erosione delle piogge nel bacino del Po"},"content":{"rendered":"

L’indice di erosione (erosivit\u00e0) \u00e8 la misura della capacit\u00e0 delle piogge di provocare smottamenti del terreno, frane, improvvise ondate di fango ed altri eventi legati alla (de)strutturazione del territorio:\u00a0“Storm (rainfall) erosivity, i.e. the capacity of rainfall to cause soil erosion, depends on these extremes”<\/i>\u00a0scrivono gli autori del recente Diodato et al., 2020a (d’ora in poi DLB20a; la “a” per distinguerlo da un precedente lavoro sempre del 2020. Questo lavoro \u00e8 stato presentato su CM, il 27 novembre scorso,\u00a0qui<\/a>).<\/p>\n

\u00c8 chiaro che questo indice (misurato in MJ mm ha\u22121<\/sup>\u00a0h\u22121<\/sup>\u00a0yr\u22121<\/sup>) dipende dall’energia delle precipitazioni e dal tipo di terreno interessato ma \u00e8 altrettanto chiara la sua dipendenza dalla gestione umana del territorio (e, almeno in Italia, ne abbiamo molte, e spesso tragiche, prove ad ogni forte pioggia).
\nDLB20a trascurano (a mio parere correttamente) la gestione del territorio e si concentrano sulla energia e durata delle piogge come \u00e8 giusto fare in un articolo scientifico che non deve avere riflessi “politici”, riflessi che potranno essere aggiunti successivamente, se necessario, e probabilmente da altri.<\/p>\n

L’erosivit\u00e0 ha bisogno di conoscere nel dettaglio la misura delle piogge forti e la loro durata, dati disponibili solo in tempi recenti, e quindi la sua modellazione per il passato richiede un modello cosiddetto parsimonioso che, cio\u00e8, non richieda dati inesistenti e che, per contro, si dovr\u00e0 calcolare con risoluzione inferiore (da 1 anno in su) rispetto ai modelli dettagliati). Un modello \u00e8 in ogni caso necessario e DLB20a ne propongono uno (REHM o Rainfall Erosivity Historical Model) che descrivono nei dettagli e che usano per analizzare l’erosivit\u00e0 lungo il bacino del Po nel periodo 1500-2019: l’analisi statistica del modello e il confronto con le osservazioni definiscono la sua bont\u00e0, ad esempio tramite un ottimo R2<\/sup>=0.71. Gli autori riferiscono di possibili perdite nei massimi dell’indice ma credo che nessuno si aspetti una capacit\u00e0 descrittiva del 100% a fronte di un notevole 70%.
\nUna ulteriore conferma viene dal confronto di REHM con altri tre modelli semplici, che pure ricostruiscono i dati osservati in modo sensato: tutto indica che il modello usato \u00e8 migliore dei modelli di confronto, altrettanto parsimoniosi e pi\u00f9 semplici, ovvero che:\u00a0va bene il modello semplice, ma\u00a0non troppo semplice<\/i>\u00a0\u00e8 meglio<\/b>.
\nIn figura 1 mostro la figura centrale dell’articolo, essenzialmente il suo compendio.<\/p>\n

\"\"
Fig.1: Figura 5 di DLB20a con un piccolo problema di compatibilit\u00e0 tra le lettere della figura e quelle della didascalia, problema che gli autori hanno corretto in un commento al suindicato post su CM. Questa \u00e8 la figura principale dell’articolo e mostra il modello e il suo spettro wavelet oltre ad alcune statistiche.<\/figcaption><\/figure>\n

Nelle sue linee generali la figura ci dice che:<\/p>\n