Esplorare ECOSTRESS: scaricare e organizzare i dati termici della Terra offerti da NASA
La missione ECOSTRESS
Leggere il tema “ECOSTRESS” in particolare nel contesto di cambiamento climatico e con una mappa associata fa scattare subito nell’immaginario collettivo qualcosa che è in grado di calcolare lo “stress ecologico” del pianeta.
In realtà si tratta dell’azzeccato acronimo di Ecosystem Spaceborne Thermal Radiometer Experiment on Space Station ( = esperimento del radiometro termico spaziale per l’osservazione degli ecosistemi dalla stazione spaziale): un esperimento scientifico della NASA, partito nel 2018 e che si concluderà quest’anno, dove un radiometro avanzato montato sulla International Space Station (ISS) raccoglie misure dalle piante che rispondono a stress dovuto al riscaldamento globale.
I dati raccolti da ECOSTRESS servono a rispondere principalmente a queste domande:
- Come sta rispondendo la biosfera terrestre ai cambiamenti nella disponibilità di acqua?
- Come influiscono i cambiamenti nello stress idrico vegetale diurno sul ciclo globale del carbonio?
- È possibile ridurre la vulnerabilità agricola mediante il monitoraggio avanzato del consumo di acqua agricola e un miglioramento della stima delle siccità?
E lo fa misurando accuratamente la temperatura delle piante. Le piante regolano la loro temperatura rilasciando acqua attraverso piccoli pori sulle loro foglie chiamati stomi. Se dispongono di acqua sufficiente, possono mantenere la loro temperatura, ma se l’acqua è insufficiente, le loro temperature aumentano e questo aumento di temperatura può essere misurato con ECOSTRESS. Le immagini acquisite da ECOSTRESS sono le immagini di temperatura più dettagliate mai acquisite dalla superficie dello spazio e possono essere utilizzate per misurare la temperatura di un singolo campo agricolo.
Uno dei principali prodotti della missione ECOSTRESS è l’Indice di Stress Evaporativo (ESI): un indicatore leader di siccità in grado di indicare quanto le piante sono sotto stress è pertanto con quale probabilità si può verificare una siccità.
Maggiori informazioni si trovano al sito ufficiale.
Mappe delle isole di calore
Nel 2022 l’Agenzia Spaziale Europea ha pubblicato una serie di immagini a partire da quei dati raccolti nel”articolo City heat extremes — all’interno del progetto — mostrando così le isole di calore di diverse città del mondo ed evidenziando ancora di più che la presenza di alberi è fondamentale.
Un esempio è la comparazione fra Praga e Milano dove le immagini confermano da sole l’importanza della presenza degli alberi.
La curiosità quindi degli appassionati di mappe diventa immediata nel momento in cui si domanda se ECOSTRESS raccoglie anche dati della zona in cui vive.
Scaricare i dati
Per scoprirlo è sufficiente navigare i dati che NASA espone sul suo portale Earthdata.
Cercando la parola “ecostress” e scegliendo il prodotto “ECOSTRESS Land Surface Temperature and Emissivity Daily L2 Global 70m V001″ ed infine disegnando un rettangolo sull’Italia (eventualmente inserendo anche il periodo storico che si vuole esaminare), l’interfaccia mostra tutte le zone che ECOSTRESS ha raccolto.
Per conoscere a fondo i dati è importante andare a leggere le informazioni sui dettagli che si raggiungono con un clic sulla barra verticale tratteggiata a sinistra del nome del file.
Questo apre una finestra con una importante serie di metadati che si consiglia di guardare con molta attenzione in particolare a risorse in PDF come questa guida ECO2_User_Guide_V1.pdf
Processare i dati per elaborali
questo anche perché la prima azione della persona desiderosa di vedere i dati è quella di scaricare e aprire con un software come QGIS
I file sono griglie di 70m (raster) in formato HDF5, pertanto ricchi di informazioni.
Infatti, l’apertura di uno di questi in QGIS, mostra diverse sorgenti.
Il file con le informazioni delle temperature di superficie è LST — Land Surface Temperature.
La sola visualizzazione anche come scale di grigi però non aiuta a comprendere dove ci si trova e sembra molto lontana da quella che è l’immagine di anteprima che il portale offre.
Inoltre non è presente nemmeno l’informazione sul sistema di riferimento e quindi questo rende il tutto ancora più difficile.
Questo perché il dato è grezzo ed ha bisogno di essere elaborato al fine di ottenere tutti i prodotti in formato geoTIFF.
La serie di operazioni da svolgere è contenuta nello script python ECOSTRESS_swath2grid.py
Leggendo le istruzioni nel repository che contiene il sorgente si scopre che è necessario avere anche i dati del prodotto ECO1BGEO che contiene il layer di dati per valori di latitudine e longitudine, informazioni sulla geometria solare e della vista, altezza della superficie e frazione di pixel sulla terra rispetto all’acqua necessari quindi per aver un raster completo e georiferito.
Questo prodotto si può scaricare sempre dal sito EarthData di NASA ma diventa estremamente più facile scaricarlo direttamente dal sito web che esporta i file verso l’esterno raggiungibile a questo indirizzo.
L’interfaccia è quella tipica delle directory esposte via web.
per raggiungere il file giusto si tratta quindi di dare una occhiata al nome del file .h5 scaricato precedentemente.
Nel mio caso il file si chiama ECOSTRESS_L2_LSTE_28491_008_20230716T002924_0601_02.h5
Il primo passaggio è quindi individuare la data che è 20230716 quindi 2023.07.16 e da qui cercare il file che contiene la stringa _28491_008_20230716T002924_0601 con estensione .h5 e scaricarlo nella stessa directory del file precedente
Ora l’operazione è più facile di quello che sembra.
Una volta scaricato lo script python e verificato di avere installato tutte le librerie dipendenti (h5py pyproj pyresample gdal pandas scipy) si tratta solo di eseguirlo specificando la directory dove si trovano i file da elaborare e se si vuole avere i dati proiettati usando unità in metri (UTM) oppure in gradi (GEO).
Ad esempio se i file sono nella directory download e si vorrà ottenere una proiezione UTM allora il comando sarà:
python ECOSTRESS_swath2grid.py --proj UTM --dir download/Il computer comincerà a calcolare e, a fine calcolo, nella sottodirectory “output” si troveranno tutti i geoTIFF convertiti.
Il file che contiene il suffisso “LST_UTM.tif” è quello con le temperature di superficie che si presenterà — nel mio caso — con la proiezione WGS84 — UTM32N (epsg 32632)
Infatti, sovrapponendolo ad una mappa di OpenStreetMap compare sopra l’Italia
la cui colorazione poi può essere fatta in con una scala dal blu al rosso passando per il verde e il giallo.
ed evidenziare così quali sono le zone dove le temperature sono più o meno alte in una cella di 70m, giocando poi con zoom e trasparenze individuare le aree di una città.
Qui però arriva il momento più importante: studiare meglio i dati dalla documentazione fornita da ECOSTRESS verificando anche date e orari del giorno e proseguire con le proprie analisi e considerazioni.
Il consiglio è DIVERTIRSI e STUDIARE!
