Lunedì, 30 Agosto 2021 10:06

Stimare ad alta risoluzione spaziale l’umidità superficiale dei suoli con i dati radar dei satelliti Sentinel-1 per migliorare la conoscenza e previsione del ciclo dell’acqua

Il CNR-IREA ha sviluppato un prodotto pre-operativo di umidità superficiale (SSM) dei suoli ad alta risoluzione spaziale (1km) derivato dai dati radar della costellazione Sentinel-1 del programma europeo Copernicus di Osservazione della Terra. Il prodotto SSM è stato validato secondo protocolli internazionali usando misure di reti idrologiche distribuite fra Europa, Stati Uniti, Canada e Australia. Le stime di SSM ottenute da Sentinel-1 possono contribuire a migliorare, fra altre applicazioni, le previsioni meteorologiche ad elevata risoluzione spaziale e la gestione delle risorse irrigue.
L’umidità del suolo è una variabile climatica essenziale che svolge un ruolo importante nello scambio di acqua, energia e flussi biochimici tra la superficie terrestre e l'atmosfera.
Le mappe di umidità superficiale derivate da misure satellitari sono attualmente distribuite in modo operativo, a scala globale e a bassa risoluzione spaziale (i.e., 25 – 45 km), nell’ambito delle missioni spaziali SMOS (ESA), ASCAT (EUMETSAT) e SMAP (NASA). Inoltre, esistono prodotti pre-operativi a risoluzioni spaziali tra 0.1 e 3 km sviluppati nell’ambito della missione SMAP integrando dati Sentinel-1 (S-1) e nell’ambito dei servizi Copernicus basati su dati S-1 o di servizi regionali o nazionali sviluppati in alcuni paesi Europei. Tuttavia, la maggior parte di questi prodotti è stata validata su aree e intervalli temporali limitati.
Il prodotto pre-operativo SSM sviluppato dal CNR-IREA è stato realizzato durante il progetto “Exploitation of Sentinel-1 for Surface Soil Moisture Retrieval at High Resolution - Exploit-S-1” finanziato dalla Agenzia Spaziale Europea nell’ambito del programma “Science Exploitation of Operational Missions (SEOM) S14SCI LAND” ed è stato ampiamente validato usando misure in situ di reti idrologiche distribuite nel mondo e acquisite in un arco temporale di quattro anni. L’algoritmo di stima di SSM e la sua validazione sono stati descritti in un lavoro recentemente pubblicato sulla rivista Remote Sensing of Environment (Balenzano et al., RSE 2021). Lo studio evidenzia non solo gli elementi di novità del prodotto, ma contribuisce a individuare i limiti delle reti idrologiche attualmente disponibili per la validazione di stime satellitari di SSM ad alta risoluzione spaziale, proponendo indicazioni per superarli. La metodologia di stima, implementata nel codice SMOSAR (Soil MOisture retrieval from multi-temporal SAR data), sfrutta il breve tempo di rivisita della costellazione S-1 per risolvere i cambiamenti di umidità del suolo che mediamente avvengono su scale temporali di qualche giorno. Per questo motivo l’algoritmo di stima è denominato “Short Term Change Detection”. Il prodotto finale è costituito da mappe di umidità del suolo volumetrica (m3/m3) relativa allo strato superficiale (~0.05 m) di suolo e ad 1 km di risoluzione spaziale. Una novità del prodotto CNR-IREA è che alla stima di SSM è associata quella della sua deviazione standard come misura di affidabilità. In figura è riportato un esempio del prodotto di SSM e sua deviazione standard a scala nazionale.
 
SSM1a

Figura 1a

SSM1b

Figura 1b

 
Esempio di composizione di mappe di umidità del suolo (14-19/04/2018) ad 1 km di risoluzione spaziale (Figura 1a) e sua deviazione standard (Figura 1b) derivate da
orbite discendenti Sentinel-1 sull’Italia. Come esempio, sono indicate due orbite Sentinel-1 che compongono il mosaico.
 
La ricerca ha anche studiato la fattibilità di produzione di mappe di SSM a scala del Mediterraneo, che è un’area di grande interesse scientifico e socio-economico per via della crescente pressione antropica, la sua vulnerabilità ai cambiamenti climatici e le relative conseguenze in termini di scarsità idrica e eventi idrometeorologici estremi. Infatti, l’area mediterranea concentra importanti rischi naturali legati al ciclo dell'acqua, comprese le forti precipitazioni e inondazioni improvvise durante la stagione autunnale e le ondate di calore e siccità accompagnate da incendi boschivi durante l'estate. Tali rischi naturali hanno un forte impatto sulle popolazioni che vivono nell'area, ma la capacità di prevedere tali eventi rimane debole a causa del contributo di processi superficiali su scala molto fine. Inoltre, la risorsa idrica è un problema critico per gran parte del bacino del Mediterraneo in un contesto di crescente domanda di acqua, ad esempio per l’irrigazione, che si aggrava con il cambiamento climatico.
Questi problemi sociali e scientifici motivano un’attenzione crescente e stringente verso il monitoraggio dell’eterogeneità spazio/temporale dell’umidità del suolo a grana più fine derivata da dati S-1 per applicazioni in ambito agronomico e idrologico come, ad esempio, la identificazione precoce di condizioni di siccità dei suoli o dell’estensione delle aree irrigue, l’allerta di eventi alluvionali mediante previsioni metereologiche di nuova generazione che lavorano su griglie con risoluzioni di ~1 km e la gestione efficiente delle risorse irrigue a scala di bacino.
 
Letto 446 volte