Assessing the skill of seasonal meteorological forecast products for predicting droughts and water scarcity in highly regulated basins

Drought and water scarcity are important issues in Southern Europe and many predictions suggest that their frequency and severity will increase over the next years, potentially leading to negative environmental and socio-economic impacts. This work focuses on the Júcar river basin, located in the hinterland of Valencia (Eastern Spain), which is historically affected by long and severe dry periods that negatively impact several economic sectors, with irrigated agriculture representing the main consumptive demand in the basin. Monitoring drought and water scarcity is crucial to activate timely drought management strategies in the basin. However, most traditional drought indexes fail in detecting critical events due to the large presence of human regulation supporting the irrigated agriculture. Over the last 20 years, a sophisticated drought monitoring system has been set up in the Júcar river basin to properly capture the status of the catchment by means of the State Index, a weighted linear combination of twelve indicators that depends on observations of precipitation, streamflow, reservoirs’ storages, and groundwater levels in representative locations in the basin. In this work, we explore the possibility of predicting the State Index, which is currently used only as a monitoring tool, in order to prompt anticipatory actions before the drought/water scarcity event starts. In particular, we test the forecasting skill of retrospective seasonal meteorological predictions from the European Centre for Medium-range Weather Forecasts (ECMWF) System 4. The 7-months lead time of these products allows predicting in February the values of the State Index until September, thus covering the entire agricultural season. The results suggest that the Sys4-ECMWF products, combined with the models and tools applied, are not skillful enough to properly predict a specific drought level for the next seven months starting in February, but their skill increases from March onward. This possibility represents a valuable option to support the design of anticipatory drought management actions.

La siccità e la scarsità d’acqua sono problematiche di primaria importanza nel sud Europa e molte previsioni suggeriscono che, nei prossimi anni, la loro frequenza e gravità tenderà ad aumentare, portando ulteriori effetti negativi sia in ambito ambientale che socio-economico. Questo lavoro di tesi si focalizza sul bacino idrografico del fiume Júcar, localizzato nell’entroterra valenciano (Spagna orientale), storicamente affetto da prolungati periodi siccitosi che impattano negativamente su diversi settori economici. Tra questi, l’agricoltura irrigua ne fa da padrone, rappresentando il settore con la più alta domanda idrica della regione. Il monitoraggio dei periodi di magra e di scarsità idrica è cruciale per poter attivare in tempo utile specifiche strategie di gestione delle acque all’interno del bacino. La maggior parte dei tradizionali indicatori di magra, però, non riesce ad individuare gli eventi critici per via del massiccio intervento antropico che regola il sistema per supportare l’agricoltura irrigua, anche e soprattutto in periodi di scarsità d’acqua. Negli ultimi 20 anni nel bacino dello Júcar è stato sviluppato un sofisticato sistema di monitoraggio che permette di rilevare lo stato delle risorse idriche attraverso l’utilizzo del cosiddetto Indice di Stato, una combinazione lineare ponderata di dodici indicatori che dipendono da dati di precipitazione, deflussi fluviali, invaso dei principali serbatoi e dai livelli di falda in specifiche posizioni all’interno del bacino stesso. In questo lavoro di tesi viene esplorata la possibilità di prevedere l’Indice di Stato, attualmente utilizzato solo come sistema di monitoraggio, in modo da attivare eventuali azioni preventive prima dell’inizio dell’evento siccitoso o di scarsità idrica. In particolare, sono state valutate le capacità predittive del dataset meteorologico stagionale retrospettivo ottenuto dal sistema previsionale System 4 fornito dall’European Centre for Medium-range Weather Forecasts (ECMWF). I sette mesi di orizzonte temporale di tale prodotto ci permettono di prevedere in febbraio i valori dell’indice di stato fino al mese di settembre, coprendo in tal modo l’intera stagione agricola. I risultati numerici ottenuti suggeriscono che, utilizzando i dati ottenuti tramite il sistema previsionale Sys4-ECMWF congiuntamente ai modelli matematici necessari alla stima dell’Indice di Stato, non è possibile prevedere in modo adeguato uno specifico livello di siccità a partire da febbraio per i sette mesi successivi, ma lo diventa a partire da marzo. Questo risultato rappresenta in ogni caso un’opzione valida per supportare l’identificazione di misure preventive da impiegare durante periodi di magra.