Tecniche di geostatistica per la caratterizzazione di mappe di emissione di CO da osservazioni da satellite

Le emissioni di CO dovute al fenomeno di “biomass burning” sono rappresentate da mappe raster stimate a partire da osservazioni da satellite raccolte da sensori di diverso tipo montati su diverse piattaforme, utilizzando inoltre algoritmi in cui i dati di input sono combinati fra loro in diverso modo. Ciò comporta che siano disponibili diversi “prodotti” di emissione di CO, dei quali è importante delineare le caratteristiche e fra le quali risulta molto utile istituire confronti reciproci. Nel corso degli ultimi anni, nell’ambito di un più ampio lavoro sull’analisi dei dati di emissione di CO, sono stati utilizzati diversi indicatori statistici sia per caratterizzare i singoli dataset di emissione sia per verificare quanto i diversi dataset, confrontati due a due, presentino comportamenti simili o invece forniscano risultati discordanti. Un ulteriore approccio è stato recentemente implementato per delineare le caratteristiche della distribuzione spaziale dei valori delle mappe di emissione di CO, utilizzando tecniche di geostatistica. L’obiettivo è quello di caratterizzare in maniera sintetica la variabilità spaziale dei dataset attraverso la costruzione e modellazione di semivariogrammi empirici. L’ambito di lavoro è stato ristretto a tre prodotti satellitari (ATSR, MODIS e VGT) per i quali le emissioni di CO mensili sono disponibili in maniera differenziata per classi di landcover GLC2000. In particolare le analisi sono state svolte su due finestre geografiche sub-continentali nel continente africano, con risoluzione temporale mensile e semestrale. Le analisi condotte hanno consentito di rilevare alcuni particolari pattern di variabilità spaziale indicativi delle differenze fra le due finestre sub-continentali e delle diversità fra i vari dataset e inoltre di evidenziare, rispetto agli indici statistici precedentemente calcolati, le componenti di informazione legati alla distribuzione della copertura vegetativa.