Stima dell’evapotraspirazione potenziale da dati osservati e da modello climatico ad alta risoluzione: correzione del bias ed applicazione alla pianura veneta

The general objective of the thesis work is the evaluation of potential evapotranspiration estimation using climate models compared to that obtained from observed data in a low-lying area in the Veneto region. Given its agricultural vocation, this climatic parameter is crucial for defining irrigation needs and studying the impact of climate change. This variable, a key element of the hydrological cycle, is calculated using various indirect methods characterized by parameter variability. The Hargreaves-Samani method (1985) was adopted in this work, requiring only temperature values as input. Consequently, there is a need for simulated temperature series that are as faithful as possible to the observed reality. Climate model simulations, including temperature, are provided by Convection Permitting Models (CPM), which produce high-resolution climate projections, ensuring detailed simulations well-suited to the study area's size. The strength of CPMs lies in a more precise representation of orography, increasing spatial temperature variability and the ability to resolve convection, leading to a more accurate reproduction of clouds and the radiative balance, enhancing the diurnal temperature cycle. However, these models are known to have systematic distortions compared to real variables. This study aims to apply and validate a method to correct errors in reconstructing simulated temperature series for a past period. This involved comparing historical series of average, minimum, and maximum temperature data from the ARPAV measurement network (baseline) with those derived from the high-resolution CPM climate model for the period 1995-2010 to determine the discrepancies. Identifying biases in the simulations allowed correcting model performance to make it more similar to observed climatology using the Linear Scaling (LS) monovariate corrective method, which employs additive bias for minimum, average, and maximum temperatures. A simplified approach based on using only the bias on average temperature for each station was followed by a second approach using respective biases, improving error reduction for each temperature series. The evaluation of the corrective method's effectiveness was carried out using statistical indicators, employing RMSE (Root Mean Square Error) and residual bias. RMSE represents the average difference between values predicted by the climate model and actual values from the observed series, while residual bias indicates the remaining distortion after correction for individual temperatures. Finally, potential evapotranspiration was estimated to compare results using observed temperatures, simulated temperatures, and corrected series. This provides a method for error reduction, forming the basis for future studies on the impact of climate change in the investigated area.

Il lavoro di tesi ha come obiettivo generale la valutazione della stima dell’evapotraspirazione potenziale mediante l’impiego di modelli climatici, rispetto a quella ottenuta da dati osservati all’interno di un ambito di bassa pianura veneta per il quale, data la sua vocazione agricola, tale parametro climatico risulta importante al fine di definirne i fabbisogni irrigui e poter studiare l’impatto del cambiamento climatico. Questa variabile, che costituisce un elemento chiave del ciclo idrologico, viene calcolata secondo diversi metodi indiretti caratterizzati da una variabilità di parametri richiesti. In questo lavoro è stato adottato il metodo di Hargreaves-Samani (1985), che necessita quale unico dato in entrata di valori di temperatura. Ne deriva quindi la necessità di disporre di serie termometriche simulate che siano il più fedeli possibile alla realtà, costituita dall’osservato. Le simulazioni di variabili climatiche, tra cui la temperatura, vengono fornite da modelli climatici aventi caratteristiche, scale spaziali e temporali differenti. Tra questi si ritrovano i Convection Permitting Model (CPM), modelli che producono proiezioni climatiche ad alta risoluzione, garantendo simulazioni dettagliate, che ben si adattano alla dimensione dell’area di studio. Il loro punto di forza sta in una più precisa rappresentazione dell’orografia, che aumenta la variabilità spaziale della temperatura e nella capacità di risolvere la convezione, con una più accurata riproduzione delle nuvole e del bilancio radiativo, migliorando il ciclo e l’intervallo diurno delle temperature. Tuttavia, questi modelli è noto siano caratterizzati da distorsioni sistematiche delle simulazioni rispetto alle variabili reali. Con questo lavoro si vuole quindi applicare e validare un metodo che permetta di correggere gli errori di ricostruzione delle serie di temperatura simulate in un periodo passato. Questo ha previsto il confronto di serie storiche di dati di temperatura media, minima e massima ricavate dalla rete di misura ARPAV, che costituiscono la linea di base, con le medesime derivanti da modello climatico ad alta risoluzione CPM (Convection Permitting Model) per il periodo 1995- 2010, al fine di determinare il discostamento da cui sono affette quest’ultime. La ricerca dei discostamenti (bias) che carattterizzano le simulazioni, ha reso possibile correggere le performance del modello al fine di renderlo somigliante alla climatologia osservata, utilizzando il metodo correttivo monovariato Linear scaling (LS) che prevede per le temperature minime, medie e massime, una tecnica basata su bias additivi. È stato infatti adottato un primo approccio semplificato basato sull’utilizzo, per ogni stazione, del solo bias sulla temperatura media per correggere separatamente tutte e tre le serie di temperatura, a cui è seguito un secondo approccio fondato sull’utilizzo dei rispettivi bias, che ha permesso di migliorare la riduzione dell’errore di ogni serie. La valutazione della bontà del metodo correttivo è stata eseguita attraverso indicatori statistici, utilizzando l’RMSE e il bias residuo; il primo rappresenta la differenza media tra valori previsti dal modello climatico e i valori effettivi, dati dalla serie osservata, mentre il secondo indica la distorsione ancora presente dopo la correzione tra le singole temperature. Infine, è stata stimata l’evapotraspirazione potenziale, allo scopo di confrontarne i risultati ottenuti, utilizzando le temperature osservate, quelle simulate e le serie ottenute del processo di correzione, permettendo di disporre così di un metodo di riduzione degli errori, su cui poter basare studi sull’impatto del cambiamento climatico anche per il futuro, valido per l’area di studio indagata.