Page 152 - Resilienza sistema elettrico

Il contributo di RSE: studi e strumenti

FIGURA 6.16 Gli eventi estremi diventano più comuni. [92]

“Normal” weather Distribution range shifted
distribution over time by climate change
Frequency of occurence

Extreme events Likely events Extreme events The new normal

Human society is structured around “normal” weather, with some days hotter than average and some colder. At the distant
“tails” are extreme events such as catastrophic weather. Climate changes shifts the entire distribution curve to the right. Old
extremes become the new normal, ner extremes emerge, and the process continues until we take action.
ghiacciai e la solidità del permafrost a causa del riscaldamento inver-
nale sulle Alpi; invece, l’analisi del 90° percentile di tmax indica un
aumento di oltre 2 °C sull’intera Penisola in estate, il che accentua il
problema del riscaldamento nella stagione estiva.
Come già ricordato, soprattutto gli eventi meteorologici estremi
(come forti temporali o raffiche di vento) rappresentano i maggiori fat-
tori di rischio per la sicurezza del sistema elettrico. Caratterizzati da
un’elevata variabilità spazio-temporale, spesso tali fenomeni non sono
propriamente descritti dai modelli regionali, di risoluzione troppo la-
sca per le scale fenomenologiche in gioco. Tuttavia, mediante essi, è
possibile identificare le aree caratterizzate da un’occorrenza elevata di
eventi meteorologici significativi. Secondo un approccio probabilistico
[90], attraverso valori soglia, inferiori a quelli tipici per classificare gli
eventi estremi ma sufficientemente elevati per identificare eventi me-
teo significativi, si selezionano alcuni eventi di interesse. Quindi, sulla
base della risposta dedotta dalla maggioranza dei modelli, si caratteriz-
zano le aree più esposte, con una confidenza media e alta a seconda
che l’accordo tra i modelli nel segno del cambiamento sia almeno al 50
per cento e al 90 per cento rispettivamente, secondo la terminologia
indicata dall’IPCC [93].
In particolare le variazioni (in percentuale) dei giorni torridi sono
state analizzate considerando le giornate estive caratterizzate da
tmax>30 °C (hot days) e tmin>15 °C (tropical night). Le condizioni di
scioglimento (frost days) sono state identificate selezionando i giorni dei
mesi invernali in cui tmin>0 °C (Figura 6.17).
Con queste assunzioni è stata analizzata l’evoluzione di alcuni tipi
di eventi estremi.

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