Misurare l’umidità del suolo globale è più difficile del previsto

Uno studio cinese ha proposto un nuovo metodo di doppia convalida per confrontare i dati sull’umidità provenienti da quasi mille stazioni. Facendo emergere e superando gli errori tipici di rappresentatività spaziale

di Matteo Cavallito

L’umidità del suolo è un indicatore chiave per comprendere e prevedere le dinamiche che interessano il terreno stesso e l’ambiente. Misurarne correttamente il livello diventa quindi fondamentale per aspetti come la gestione delle calamità o la pianificazione agricola. Tuttavia, la proliferazione di dati raccolti da satelliti, modelli della superficie terrestre e altri sistemi di analisi produrrebbe segnali contraddittori sulle tendenze di umidità e siccità. Soprattutto nelle regioni aride dove le risorse idriche sono scarse.

Lo sostiene uno studio dell’Istituto di Ecologia e Geografia dello Xinjiang pubblicato sulla rivista Science Bulletin. Gli autori, in particolare, hanno sottolineato l’importanza di selezionare dati appropriati, evidenziando errori diffusi e delineando andamenti di lungo periodo.

I sistemi di monitoraggio

I moderni sistemi di monitoraggio dell’umidità del suolo si basano su tre approcci complementari: i sensori a terra, che sono precisi ma poco rappresentativi a causa dell’elevata eterogeneità del suolo, l’International Soil Moisture Network (ISMN), che raccoglie dal 2010 dati provenienti da circa 80 reti globali, e infine i droni che dovrebbero collocarsi idealmente “nel mezzo” colmando il divario tra i due sistemi. Essi, nota però la ricerca, pur agendo da collegamento tra misure in situ e satellitari, sono limitati da diversi fattori come l’autonomia di volo e le restrizioni normative.

Accanto ai tre approcci si collocano altrettante strategie per ottenere stime globali: i modelli di superficie terrestre (LSM), i prodotti di rianalisi e il telerilevamento a microonde.

I modelli LSM simulano i processi idrologici del suolo su più strati mentre le rianalisi combinano osservazioni e modelli per garantire continuità spazio-temporale. I satelliti a microonde forniscono dati frequenti sull’umidità superficiale. Tutti questi sistemi, tuttavia, presentano limiti tecnici e di applicazione. Gli studi condotti per analizzare coerenza e prestazioni dei dataset globali non sono mancati ma le loro validazioni si sono limitate a singole regioni, ecosistemi o a periodi ridotti. Lo studio cinese punta quindi a superare le differenti limitazioni emerse.

Lo studio

“I set di dati provenienti da più fonti mostrano incongruenze spazio-temporali e un’applicabilità regionale incerta a causa dei limiti algoritmici e osservativi”, spiega la ricerca. Ne derivano tre sfide principali: comprendere le discrepanze nei trend di lungo periodo tra dataset, ampliare i confronti globali multi-climatici e multi-ecosistemici, chiarire le fonti di errore in ambienti complessi. Lo studio affronta queste criticità valutando sistematicamente 23 dataset globali di umidità del suolo su un periodo molto lungo: 1980–2023.

E lo fa, sottolinea una nota, implementando “un innovativo sistema di doppia convalida, che confronta i dati provenienti da 992 stazioni dell’International Soil Moisture Network e un sottoinsieme filtrato di 483 stazioni altamente rappresentative per quantificare l’impatto dell’eterogeneità spaziale”.

I risultati hanno rivelato tendenze nettamente divergenti nelle dinamiche globali dell’umidità del suolo. “Mentre nel lungo periodo (1980-2023) ha prevalso una leggera tendenza all’inaridimento“, sottolinea lo studio, ”un numero significativo di serie di dati ha indicato un cambiamento verso l’umidificazione dopo il 2010”.

Dati sull’umidità coerenti con la geografia

Il sistema utilizzato ha espresso dati coerenti. Tra i diversi dataset analizzati, i valori più elevati della media annuale del contenuto di umidità del suolo si concentrano nelle regioni equatoriali, nelle aree costiere, in prossimità di laghi e nelle foreste pluviali, dove le precipitazioni sono più frequenti. Le regioni aride e alcune aree di alta quota, al contrario, presentano bassi contenuti di umidità, associati a scarse precipitazioni ed elevata evaporazione.

Le zone con valori elevati coincidono principalmente con le foreste tropicali e le regioni umide alle alte latitudini dell’emisfero nord.

Qui “gli elevati livelli di umidità sono strettamente legati alle abbondanti precipitazioni, alla bassa evaporazione e, nel caso delle zone settentrionali, alla presenza del permafrost che rimane (quasi) saturo tutto l’anno”. I valori più bassi caratterizzano invece i climi aridi e continentali, mentre le regioni semi-umide di media latitudine mostrano forte variabilità spaziale dovuta a stagionalità delle piogge, attività antropiche e differenze nei suoli.

Attenzione agli errori

Oltre alla definizione del trend generale, lo studio fornisce un contributo importante facendo emergere uno degli errori più comuni che possono verificarsi nelle misurazioni: quello relativo alla rappresentatività spaziale. Si tratta, spiegano i ricercatori, della “discrepanza tra un singolo punto misurato sul terreno e la vasta area osservata dai satelliti (che) può mascherare in modo impreciso la qualità effettiva dei dati”.

Riducendo l’eterogeneità della copertura del suolo nei siti di validazione, proseguono, le metriche di prestazione possono migliorare sensibilmente.

In generale, lo studio sottolinea la necessità di applicare modelli e prodotti di nuova generazione basati su diversi indicatori e in grado di adattarsi al contesto climatico ed ecosistemico. “La nostra analisi dimostra che non esiste un approccio unico valido per tutti alla selezione dei dati“, ha affermato Zhu Ziyang, autore principale dello studio. ”Confrontando i punti di forza e di debolezza dei diversi prodotti di dati, possiamo migliorare significativamente l’affidabilità della nostra ricerca”.