Cambiamento climatico e venti estremi: un'applicazione del downscaling statistico a diversi scenari climatici nel Nord Italia

Quando parliamo di cambiamento climatico facciamo comunemente riferimento al riscaldamento globale, ma ci sono molti altri aspetti, o “sintomi”, meno evidenti. Considerando il sistema Terra nel suo insieme viene naturale ipotizzare che un cambiamento della temperatura possa infatti causare o a sua volta essere causato da altri effetti. Alcuni di questi possono essere di altrettanta rilevanza in termini di rischio per la popolazione: alluvioni, tempeste violente, siccità, maree eccezionali, ecc. È possibile, ad esempio, che il cambiamento climatico abbia un effetto sui venti intensi localizzati? Se sì, di che tipo? Attraverso questa tesi si cercherà di rispondere a queste domande attraverso le tecniche che ricadono sotto il nome di “downscaling statistico”. Nel Capitolo 1 definiremo il downscaling climatico e lo contestualizzeremo all’interno del panorama climatologico attuale, distinguendone le due tipologie: downscaling dinamico e statistico. In seguito ci focalizzeremo sul downscaling statistico, gettandone le basi teoriche e differenziandolo in Perfect Prognosis (PP) e Model Output Statistics (MOS). Nel Capitolo 2 svilupperemo più a fondo il concetto di Perfect Prognosis analizzandone le assunzioni, delineando i metodi statistici che lo caratterizzano e i requisiti delle variabili coinvolte. Passeremo poi, con il Capitolo 3, ad una descrizione accurata dei diversi dataset utilizzati per effettuare il downscaling, portando come esempio le osservazioni delle raffiche massime giornaliere di vento in Veneto. Prima dell’effettiva applicazione del downscaling alle proiezioni future, nel Capitolo 4 valuteremo la validità delle ipotesi del downscaling per i nostri dati e confronteremo le performance di diversi modelli su dati osservati. Una volta selezionato il modello migliore per identificare cambiamenti nella distribuzione dei venti più intensi lo applicheremo alle proiezioni future per ottenere una previsione a distanza di diversi decenni.