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Tra gli impatti meteorologici estremi derivanti dai cambiamenti climatici, la siccità è un problema crescente in tutto il mondo, che porta a frequenti incendi, minacce alle risorse idriche e maggiore insicurezza alimentare.
La siccità è monitorata in tutto il mondo, compreso il Connecticut, con avvisi che si attivano quando le condizioni diventano sufficientemente secche da meritare una notifica. Tuttavia, a quel punto, spesso è troppo tardi per rispondere. I ricercatori di UConn hanno trovato un modo per prevedere le condizioni di siccità settimane o addirittura mesi prima che si verifichino, non guardando i dati meteorologici, ma piuttosto le piante. Lo studio è stato pubblicato questa settimana sulla rivista PNAS .
Lo studio si è concentrato su un tipo di siccità, chiamata siccità flash, caratterizzata da un rapido inizio che può intensificarsi rapidamente e portare a risultati devastanti. In genere, le siccità improvvise durano da uno a due mesi, ma a volte continuano come siccità convenzionale per periodi più lunghi, spiega Guiling Wang, professore di ingegneria ambientale e membro della Società meteorologica americana UConn.
Gli Stati Uniti hanno assistito a gravi siccità improvvise nel 2012 e nel 2017. Wang cita come la siccità del 2012 abbia provocato un aumento record dei prezzi dei generi alimentari negli Stati Uniti. La tecnologia di monitoraggio esistente non è in grado di prevedere queste siccità in rapido arrivo, quindi per comprenderle meglio, i ricercatori si sono concentrati sui dati del 2012 e del 2017.
"Abbiamo esaminato l'evapotraspirazione, la temperatura, l'umidità del suolo, il deficit di pressione del vapore e i dati di telerilevamento sulla vegetazione per vedere come progredisce la siccità e come rispondono le piante. Un segnale è davvero distinto", afferma Wang.
Quando si verifica la fotosintesi, il pigmento clorofilla emette una piccola quantità di luce. Questa fluorescenza, chiamata fluorescenza della clorofilla indotta dal sole (SIF), è monitorata via satellite e funge da utile proxy per misurare il livello di fotosintesi in corso. SIF è un riflesso più accurato della fotosintesi rispetto ad altri segnali satellitari come il Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), afferma Wang. La produzione fotosintetica fluttua con le stagioni e altre condizioni e i ricercatori hanno notato tendenze interessanti nella SIF che vanno da due settimane a due mesi prima dell'inizio di una siccità improvvisa.
"Potevamo vedere un forte segnale che ha preceduto la siccità, indicando un aumento più lento del normale di SIF in un momento in cui si prevede un rapido aumento della fotosintesi delle piante. Ci aspettavamo di vedere una risposta in ritardo rispetto alla siccità. Invece, abbiamo visto il segnale da settimane a mesi prima che il segnale della siccità fosse catturato dall'US Drought Monitor (USDM). Ci siamo quindi resi conto che non si tratta più solo della risposta alla siccità, ma, soprattutto, di come la prevediamo", afferma Wang.
Uno dei prossimi passi nella ricerca del team è identificare esattamente cosa c'è dietro questi cambiamenti nella traiettoria SIF.
"Il segnale potrebbe essere dovuto all'esaurimento dell'umidità nel terreno, alla bassa umidità nell'aria, alle alte temperature che rendono l'aria relativamente secca o a qualsiasi combinazione di questi fattori che influiscono progressivamente sulle condizioni di crescita", afferma Wang.
Wang spiega che per la siccità del 2012 e del 2017, il segnale è iniziato in primavera, all'inizio della stagione vegetativa, quando la siccità è stata preceduta da un aumento più lento del solito della fotosintesi. Per la siccità in altre stagioni, il precursore della siccità potrebbe invece essere una diminuzione della fotosintesi più rapida del solito.
Dottorato di ricerca in ingegneria ambientale Lo studente e primo autore dell'articolo Koushan Mohammadi afferma:"I sistemi di allarme siccità esistenti richiedono dati idrometeorologici di alta qualità che non sono disponibili o sono scarsi in molte regioni del mondo in via di sviluppo. Il nostro approccio può supportare lo sviluppo di un sistema globale di allerta precoce per contribuire a proteggere la sicurezza alimentare umana. Ho intenzione di estendere il nostro studio ai regimi in via di sviluppo in cui l'agricoltura alimentata dalle piogge è il cardine ed è estremamente vulnerabile alla siccità rapida."
Con un po' di tempo, le parti interessate potrebbero essere in grado di attuare misure proattive per affrontare meglio la siccità e potenzialmente mitigare alcuni degli effetti negativi.
Il segnale SIF è promettente e il team prevede di ricercare ulteriormente la sua utilità:"questi sono risultati molto precisi, ma dobbiamo comprenderli meglio per sviluppare in definitiva modelli robusti per previsioni da sub stagionali a stagionali, che si tratti di siccità o altre condizioni ." + Esplora ulteriormente
