Integrare satelliti e dati di campo per modellare la fusione glaciale in High-Mountain Asia: il caso del Ghiacciaio Passu.

E’ stato pubblicato ieri su Remote Sensing, rivista internazionale, peer-reviewed ad accesso aperto che tratta di scienza e di applicazione della tecnologia di telerilevamento e diffuso online con cadenza semestrale da MDPI, un articolo dal titolo: Integrating Satellite and Field Data for Glacier Melt Modeling in High-Mountain Asia: A Case Study on Passu Glacier a firma di Blanka Barbagallo, Davide Fugazza, Guglielmina Diolaiuti e Antonella Sense del Dipartimento di Scienze Ambientali e Politiche, Università degli Studi di Milano e collaboratori EvK2CNR. 

L'articolo nasce nell'ambito delle attività di ricerca del progetto internazionale “Glaciers & Students” finanziato dall’Agenzia Italiana per la Cooperazione allo Sviluppo (AICS), realizzato da UNDP Pakistan, (il Programma delle Nazioni Unite per lo sviluppo) e implementato da EvK2CNR. L’obiettivo generale del progetto è prevenire il rischio idrogeologico nelle aree montuose del Pakistan, istituendo un sistema di valutazione e monitoraggio dei ghiacciai per determinarne il comportamento grazie a studi scientifici e attraverso l’installazione di stazioni meteorologiche automatiche.

L'articolo affronta il tema sulle modalità di integrazione tra i satelliti e i dati di campo per modellare la fusione glaciale nelle montagna asiatiche e affronta nello specifico il caso del Ghiacciaio Passu.

Lo studio dell’Università degli Studi di Milano, dimostra l’efficacia di un approccio integrato per monitorare la fusione dei ghiacciai in regioni remote come il Karakoram, combinando in modo innovativo dati satellitari e misure di terreno.

Il contesto: il "Terzo Polo" e l’anomalia del Karakoram
Le alte montagne dell’Asia, note come il "Terzo Polo", ospitano la più vasta riserva di ghiacciai al di fuori delle regioni polari. Questi ghiacciai sono cruciali per l’approvvigionamento idrico di centinaia di milioni di persone, ma il loro monitoraggio è estremamente difficile a causa della topografia impervia e della limitata accessibilità. Il Karakoram, in particolare, rappresenta un caso unico: a differenza della maggior parte dell’Himalaya, dove i ghiacciai si stanno ritirando rapidamente, questa catena mostra una risposta eterogenea al cambiamento climatico, con ghiacciai stabili o addirittura in avanzata, un fenomeno noto come "anomalia del Karakoram". Comprenderne le dinamiche è quindi una priorità scientifica.

Il progetto e l’ambito di ricerca
Lo studio si inserisce nel quadro del progetto internazionale “Glaciers & Students”, un’iniziativa implementata dal United Nations Development Programme (UNDP) per promuovere lo sviluppo scientifico e sociale in Pakistan. La ricerca è stata condotta da un team del Dipartimento di Scienze e Politiche Ambientali dell’Università degli Studi di Milano, in collaborazione con i partner locali del progetto.
L’obiettivo era sviluppare e validare una metodologia scalabile e fisicamente consistente per stimare lo scioglimento del ghiaccio in regioni ad alta quota e con scarsi dati a terra, utilizzando il Ghiacciaio Passu, nella valle dell’Hunza (Pakistan), come caso di studio.

La metodologia innovativa: un modello "ibrido"
Per superare la carenza di dati, i ricercatori hanno adottato un approccio integrato, unendo:

1. Dati satellitari: immagini dei satelliti Landsat 8 e 9 per derivare l’albedo (la capacità della superficie di riflettere la radiazione solare) e la temperatura superficiale, e un modello di elevazione digitale (ALOS AW3D30) per la topografia.
2. Dati di terreno: informazioni meteorologiche di due stazioni automatiche (AWS) installate nell’ambito del progetto “Glaciers & Students” (una sul morena del Passu e una presso il lago Borith), e misure di ablazione da quattro paline installate sul ghiacciaio nel corso di una campagna estiva 2023.

Questi dati sono stati combinati in un modello di fusione glaciale semplificato ma fisicamente avanzato (un “enhanced T-index model”). A differenza dei modelli puramente empirici, questo approccio tiene esplicitamente conto dei principali flussi di energia in gioco: la radiazione solare netta (in entrata e riflessa) e la radiazione a infrarossi (in entrata ed emessa dalla superficie). I fattori di fusione del modello sono stati calibrati utilizzando le preziose misure delle paline di ablazione.

Risultati chiave e implicazioni
Lo studio, pubblicato sulla rivista Remote Sensing, ha prodotto risultati significativi:

1. Affidabilità del modello: Nel periodo monitorato (5 agosto – 13 ottobre 2023), il modello ha stimato una perdita totale di 16 milioni di metri cubi di acqua equivalente dal ghiacciaio Passu. Il confronto con le misure delle paline ha mostrato un’ottima accuratezza, con un errore di soli 0.48 m w.e. (circa il 9% della fusione media misurata). Questo conferma la validità dell’approccio anche in condizioni di scarsità di dati.
2. Il ruolo cruciale dei satelliti: La ricerca ha evidenziato come l’utilizzo di albedo derivata da satelliti e variabile nello spazio sia fondamentale per migliorare la stima della fusione. Utilizzare un valore medio spaziale ricavato da più immagini satellitari si è rivelato più robusto rispetto all’uso di singole scene o valori costanti.
3. I driver della fusione: L’analisi statistica ha identificato l’elevazione come il fattore topografico dominante nel controllo dello scioglimento, più influente dell’inclinazione o dell’esposizione del pendio. Questo è legato al gradiente termico con la quota.

Conclusioni e prospettive
Questo lavoro dimostra che l’integrazione strategica di poche ma ben posizionate misure di campo con prodotti satellitari ad alta risoluzione può fornire un quadro affidabile per il monitoraggio della fusione glaciale nelle regioni più remote del Terzo Polo.
La metodologia testata sul Passu Glacier è scalabile e trasferibile ad altri ghiacciai del Karakoram e dell’intera High-Mountain Asia. Fornisce uno strumento prezioso per supportare la gestione delle risorse idriche e la valutazione dei rischi naturali, come le potenziali poche da collasso di laghi glaciali (GLOF), rilevanti anche per il lago proglaciale del Passu.
Lo studio, reso possibile dalla collaborazione internazionale e dal supporto dei donors del progetto “Glaciers & Students”, rappresenta un passo concreto verso un monitoraggio più efficace e sostenibile di un patrimonio criosferico di importanza globale.

• Obiettivi: Sviluppare una metodologia scalabile per modellare la fusione glaciale in regioni remote e con scarsi dati, validandola sul campo.
• Risultati: Modello ad alta accuratezza (errore ~9%), stima di 16 milioni di m³ di acqua persi in un periodo di 70 giorni, identificazione dell'elevazione come driver principale.
• Valore aggiunto: Dimostra l'efficacia dell'approccio integrato satelliti-campo di EvK2Cnr, producendo ricerca scientifica e strumenti utili per il monitoraggio e la gestione del territorio in High-Mountain Asia.