Estremi climatici e isole di calore: confronto tra dati Landsat, simulazioni MERIDA e osservazioni al suolo

In recent decades, the global rise in temperatures caused by climate change has highlighted new challenges for protecting human societies and ecosystems, as well as for implementing effective climate-resilient development. Monitoring and modelling the impacts of global warming at local levels, especially in urban areas, is currently of utmost importance for understanding climate change trends and deploying adaptation strategies and measures. Analysis of patterns of surface and air temperatures requires data characterised by both detailed spatio-temporal resolution and continuous geographical coverage. Such characteristics are essential for conducting spatio-temporal analyses of warming trends and climate thermal anomalies at a regional scale. The primary aim of this study is to investigate the spatio-temporal dynamics of the urban heat islands (UHI) phenomenon during extreme meteorological events, such as heatwaves, within the urban territory of Verona. Specifically, it aims to explore and assess potential relationships between Land Surface Temperature (LST), derived from modelling data from public satellite missions (Landsat 8-9, thermal-infrared band, resampled at 30 m resolution from a native 100 m), and air temperature (T2m), obtained from HRES (a MERIDA upgrade with a 4 km resolution). MERIDA, the new Italian Meteorological Reanalysis Dataset, is an ERA5-based dynamic downscaling that employs the limited area WRF-ARW model, developed by RSE to provide accurate, local-scale meteorological data to support Italy's energy sector. Furthermore, both fixed weather stations and newly developed mobile micro-weather stations used for mobile mapping are capable of measuring air temperature. Therefore, the second aim of this thesis is to compare Land Surface Temperature with air temperature measured from a selected group of ARPAV meteorological stations across the Veneto region. To ensure valid comparisons, stations were selected based on the homogeneity of their surrounding environments. This criterion guarantees that the Landsat pixel containing each station accurately represents the local thermal environment, thereby minimising biases caused by sub-pixel surface heterogeneity. Both LST and T2m are crucial parameters in various environmental, ecological, and climatological studies; thus, establishing an accurate relationship between T2m estimated from LST and validating LST with T2m data is essential.

Negli ultimi decenni, l'aumento globale delle temperature causato dai cambiamenti climatici ha messo in luce nuove sfide per la protezione della società umana e degli ecosistemi, nonché per l'attuazione di uno sviluppo efficace e resiliente al clima. Il monitoraggio e la modellizzazione degli impatti del riscaldamento globale a livello locale, in particolare nelle aree urbane, sono attualmente di fondamentale importanza per comprendere le tendenze dei cambiamenti climatici e attuare strategie e misure di adattamento. L'analisi dei modelli di temperatura superficiale e dell’aria richiede dati caratterizzati sia da una risoluzione spazio-temporale dettagliata, che da una copertura geografica continua. Tali caratteristiche sono essenziali per condurre analisi spazio-temporali delle tendenze di riscaldamento e delle anomalie termiche climatiche su scala regionale. L'obiettivo principale di questo studio è indagare le dinamiche spazio-temporali del fenomeno delle isole di calore urbane (UHI) durante eventi meteorologici estremi, come le ondate di calore, nel territorio urbano di Verona. Nello specifico, mira a esplorare potenziali relazioni tra la temperatura della superficie terrestre (LST), derivata dai dati di modellizzazione di missioni satellitari pubbliche (Landsat 8-9, banda termico-infrarossa, ricampionata a una risoluzione di 30 m da una risoluzione nativa di 100 m), e la temperatura dell'aria (T2m), ottenuta dall'HRES (un aggiornamento MERIDA con una risoluzione di 4 km). MERIDA, il nuovo dataset italiano di rianalisi meteorologica, è un downscaling dinamico basato su ERA5 che utilizza il modello WRF-ARW ad area limitata, sviluppato da RSE, per fornire dati meteorologici accurati su scala locale a supporto del settore energetico italiano. Inoltre, sia le stazioni meteorologiche fisse che le micro-stazioni meteorologiche mobili di nuova ideazione, utilizzate per la mappatura mobile, sono in grado di misurare la temperatura dell'aria. Pertanto, il secondo obiettivo di questa tesi è confrontare la temperatura della superficie terrestre con la temperatura dell'aria misurata da un gruppo selezionato di stazioni meteorologiche ARPAV in tutta la regione Veneto. Per garantire confronti validi, le stazioni sono state selezionate in base all'omogeneità dei loro ambienti circostanti. Questo criterio garantisce che il pixel Landsat contenente ciascuna stazione rappresenti accuratamente l'ambiente termico locale, riducendo al minimo le distorsioni causate dall'eterogeneità della superficie sub-pixel. Sia la LST che la T2m sono parametri cruciali in vari studi ambientali, ecologici e climatologici; pertanto, è essenziale stabilire una relazione accurata tra la T2m stimata dalla LST e convalidare quest'ultima con i dati T2m.