Biogeochimica e mucillagini

Premessa

Questo documento è un allegato tecnico alla Relazione MASTER sul mare della Calabria. Riporta in dettaglio l'analisi biogeochimica condotta nel maggio 2026 per chiudere quello che, fino a quel momento, era un buco riconosciuto delle analisi sulle mucillagini: la mancanza di una quantificazione del terzo fattore scatenante (i nutrienti), oltre al fattore termico (SST) e a quello meccanico (vento + batimetria) già analizzati nelle relazioni precedenti.

L'analisi parte da una domanda specifica: il Tirreno calabrese, percepito da una parte dell'opinione pubblica come 'fognario' rispetto allo Ionio, presenta valori di nutrienti elevati che giustifichino quella percezione? Oppure, al contrario, ha un profilo chimico-biologico che smentisce l'argomentazione? La risposta — che vedremo nei capitoli seguenti — è scientificamente netta e ribalta diversi luoghi comuni.

La struttura del documento è la seguente. Il capitolo 1 riassume la domanda di ricerca e il motivo per cui era necessario aggiungere questa terza dimensione. Il capitolo 2 spiega come abbiamo selezionato il dataset Copernicus Marine adatto, attraverso un probe sistematico degli ID disponibili. Il capitolo 3 — il più importante per chi vuole giudicare l'attendibilità del lavoro — descrive in profondità COME Copernicus produce questi dati, quali sono le incertezze, e quali usi sono leciti. Il capitolo 4 documenta la pipeline tecnica di download e aggregazione. I capitoli 5, 6 e 7 presentano rispettivamente il confronto tra le quattro coste, la serie storica 1999-2024 per il tratto Amantea-Lamezia, e l'indice composito a 3 fattori. Il capitolo 8 discute le implicazioni pratiche, in particolare per la narrazione pubblica sul Tirreno. Il capitolo 9 elenca i limiti dell'analisi e gli sviluppi futuri.

Tutto il lavoro è riproducibile: lo script di analisi (mucillagini_bgc.py) è nel progetto, i dati Copernicus sono pubblici (previa registrazione gratuita), e i grafici e tabelle qui riportati sono generati automaticamente dallo stesso script. Le 5 cache NetCDF locali (una per zona) pesano in totale circa 1 MB e consentono di rieseguire le analisi senza riscaricare i dati.

Glossario delle sigle e degli indicatori utilizzati

Questo allegato tecnico utilizza diverse sigle chimiche, abbreviazioni biologiche, unità di misura specialistiche e acronimi istituzionali. Per rendere la lettura accessibile anche a chi non ha formazione tecnica in oceanografia o chimica delle acque, di seguito si forniscono le spiegazioni complete, con il significato di ciascuna sigla, l'unità di misura associata, e — soprattutto — il motivo per cui si analizza quel particolare parametro.

Nutrienti disciolti e indicatori chimico-biologici

Unità di misura usate

Acronimi tecnici, istituzioni e prodotti dati

Nei capitoli che seguono, ogni volta che una sigla appare per la prima volta nel testo, viene scritta accompagnata dal suo significato esteso. Per consultazioni successive si può sempre tornare a questo glossario.

1. La domanda di ricerca

1.1 I tre fattori scatenanti delle mucillagini

La letteratura scientifica sulle mucillagini mediterranee è abbastanza consolidata. Il fenomeno richiede la coincidenza temporale di QUATTRO condizioni, di cui tre misurabili con dati di telerilevamento o modellistica:

Il fattore biologico (comunità fitoplanctonica) non è misurabile con dati satellitari né modellistici a scala mediterranea: richiede campionamenti diretti puntuali, fuori dalla portata di questo studio. Gli altri tre, invece, sono tutti accessibili. Mancava finora solo il terzo (nutritivo) per chiudere il quadro.

1.2 La domanda specifica per il Tirreno

Nei post divulgativi e nelle discussioni pubbliche sul mare calabrese, un argomento ricorre frequentemente: 'il Tirreno è una fogna'. È un argomento che si fonda principalmente sull'osservazione visiva dei fenomeni mucillaginosi estivi, che attribuisce a inquinamento da scarichi.

La domanda scientifica precisa che ci poniamo è: i nutrienti disciolti nello strato superficiale del mare tirrenico calabrese sono effettivamente ELEVATI (compatibili con un'ipotesi di pressione antropica importante via scarichi non depurati) o BASSI (incompatibili con quella ipotesi e compatibili invece con la normale oligotrofia mediterranea)? La risposta ha implicazioni dirette sulle politiche e sulla comunicazione pubblica.

Se i nutrienti tirrenici risultassero più alti di quelli ionici, l'argomento 'caccia al tubo abusivo' avrebbe fondamento. Se risultassero uguali o, paradossalmente, più bassi, l'argomento si rivelerebbe infondato. Vedremo nel capitolo 5 che la realtà è la seconda — e in modo netto.

2. Probe e selezione del dataset Copernicus BGC

2.1 Catalogo Copernicus Marine BGC mediterraneo

Copernicus Marine Environment Monitoring Service (CMEMS) pubblica diversi dataset biogeochimici per il Mediterraneo. Prima di procedere con il download è stato necessario un probe sistematico per identificare quali dataset fossero effettivamente disponibili e quali variabili contenessero, perché la nomenclatura cambia tra versioni e alcuni dataset documentati in letteratura non sono più attivi nel catalogo corrente.

Sono stati testati 6 candidati attraverso un piccolo script di apertura remota (senza scaricare il volume completo, solo i metadati). I risultati del probe:

2.2 La scelta dei due dataset operativi

Dei 6 candidati, 3 sono risultati disponibili e 3 non esistono più nel catalogo attuale (errore 'DatasetNotFound'). Tra i 3 disponibili, abbiamo scelto i due più rilevanti per le mucillagini:

• cmems_mod_med_bgc-nut_my_4.2km_P1D-m per i nutrienti — fornisce le concentrazioni di nitrato (NO3), fosfato (PO4) e ammonio (NH4) nella colonna d'acqua. Per la nostra analisi servono NO3 e PO4: il loro rapporto N:P è l'indicatore di stress fitoplanctonico per limitazione di nutrienti.
• cmems_mod_med_bgc-bio_my_4.2km_P1D-m per la biologia — fornisce la produttività primaria netta del volume (NPPV, in mg di carbonio fissato per metro cubo al giorno) e l'ossigeno disciolto. Per la nostra analisi serve NPPV come proxy diretto della biomassa fitoplanctonica nello strato fotico.

Il dataset dei carbonati (DIC, pH, alcalinità) è stato lasciato fuori: questi parametri riguardano l'acidificazione marina, un fenomeno reale e importante ma non direttamente legato al meccanismo delle mucillagini.

2.3 Caratteristiche tecniche dei dataset scelti

La granularità giornaliera è importante: ci permette di catturare picchi estivi di breve durata che una climatologia mensile maschererebbe. La risoluzione verticale a 125 livelli ci permette di estrarre con precisione lo strato superficiale fotico (0-10 m) — dove avvengono effettivamente le mucillagini, non a 4000 m di profondità.

3. Attendibilità dei dati: come funziona il modello MedBFM

Questo è il capitolo più importante per giudicare la robustezza dello studio. A differenza della SST satellitare — che è una misura diretta — i dati biogeochimici hanno un percorso di produzione complesso e richiedono attenzione nel loro uso.

3.1 La differenza fondamentale rispetto alla SST

Quando il satellite misura la SST, lo fa attraverso sensori che leggono direttamente la radiazione termica emessa dalla superficie del mare. La misura è fisica, diretta, e l'accuratezza dichiarata (~0.2-0.3 °C) è verificata contro migliaia di boe oceanografiche di riferimento ogni anno. Quando vediamo nella relazione MASTER che la SST estiva del 2024 è stata 27.3 °C, quel numero è una misura, non una stima.

I dati biogeochimici NON sono misure dirette. Non si può 'vedere' un nitrato a 2 metri di profondità con un sensore satellitare: i nitrati non emettono radiazione caratteristica. Per ottenere i valori di concentrazione si usa un MODELLO NUMERICO che simula al computer le reazioni biogeochimiche del mare, con tutti i pro e i contro che questo comporta.

3.2 Il modello Med-BFM (OGS Trieste)

Il modello biogeochimico utilizzato da Copernicus per il Mediterraneo si chiama Med-BFM — Mediterranean BioGeoChemical Flux Model. È sviluppato e mantenuto dall'OGS — Istituto Nazionale di Oceanografia e Geofisica Sperimentale di Trieste, uno dei principali centri di ricerca italiani in oceanografia, in collaborazione con la Fondazione Centro Euro-Mediterraneo sui Cambiamenti Climatici (CMCC).

Med-BFM funziona accoppiato a due componenti principali:

• Un modello fisico oceanografico (NEMO-MFS) che simula la circolazione delle masse d'acqua mediterranee — temperatura, salinità, correnti tridimensionali, mescolamento verticale. NEMO è lo stesso modello usato per le previsioni meteomarine Copernicus, ed è uno standard mondiale.
• Un modello biogeochimico (BFM, Biogeochemical Flux Model) che, sopra il quadro fisico, simula le reazioni chimico-biologiche: 4 gruppi di fitoplancton (diatomee, flagellati, picofito, dinoflagellati), 3 di zooplancton (microzooplancton, mesozooplancton, predatori), batteri eterotrofi, materia organica disciolta e particolata, ossigeno, ciclo del carbonio, ciclo dei nutrienti (N, P, Si). In totale sono circa 50 variabili di stato simulate contemporaneamente per ogni pixel.

Per ogni pixel della griglia mediterranea (~70.000 punti × 125 strati verticali = ~9 milioni di celle 3D), il modello risolve numericamente le equazioni differenziali che descrivono come evolvono nel tempo i nutrienti, la fotosintesi, la respirazione, la sedimentazione del materiale organico. Calcola ora per ora, per 26 anni di simulazione. È un calcolo computazionalmente molto pesante: gira su supercomputer presso CINECA (Bologna) e prende settimane per produrre un reprocessing completo della serie storica.

3.3 La data assimilation: come si correggono gli errori

Un modello numerico, lasciato a sé stesso per 26 anni di simulazione, tende ad allontanarsi dalla realtà ('model drift'). Le piccole imprecisioni iniziali si accumulano, le equazioni semplificate introducono errori sistematici, parametri biologici complessi (come la fotosintesi sotto stress) sono modellizzati con approssimazioni. Per questo Copernicus applica la cosiddetta data assimilation: il modello viene 'corretto' periodicamente con i dati osservativi reali disponibili.

Le quattro principali fonti osservative utilizzate per la calibrazione di Med-BFM sono:

1. Clorofilla satellitare (ocean color). Sensori come MODIS-Aqua, Sentinel-3 OLCI, e VIIRS misurano il colore del mare visto dall'alto. La quantità di clorofilla nei primi metri d'acqua altera questo colore in modo prevedibile, e da lì si calcola la concentrazione di clorofilla con accuratezza ben caratterizzata. Questa misura viene usata per 'rimettere in carreggiata' il fitoplancton simulato dal modello, tipicamente ogni 7-10 giorni.
2. Boe BGC-Argo. Sono galleggianti autonomi (~30 attivi nel Mediterraneo nel 2024) che scendono fino a 2000 m di profondità e misurano in situ ossigeno, clorofilla, nitrati, pH, ogni 10 giorni circa. Forniscono profili verticali reali contro cui il modello può essere validato.
3. Campagne oceanografiche su navi italiane (CNR, OGS, INGV), francesi (Ifremer), spagnole (CSIC). Le navi tipo Urania, Minerva Uno, Dallaporta fanno periodicamente transetti standardizzati con prelievi stagionali di acqua a varie profondità, analizzati in laboratorio per concentrazioni precise.
4. Aggregato europeo EMODnet (European Marine Observation and Data Network), che raccoglie e armonizza tutte le misure storiche in-situ chimiche/biologiche del Mediterraneo dagli anni '60 in poi.

Il prodotto finale che usiamo nello script mucillagini_bgc.py è quindi un modello NUMERICO MA CALIBRATO sulla realtà osservata: né simulazione cieca, né misura diretta. È una via di mezzo, che ha le sue specifiche incertezze.

3.4 Validazione e incertezze dichiarate

Copernicus pubblica per ogni release di Med-BFM un documento ufficiale chiamato Product Quality Information Document (PQID) che riporta le metriche di errore del modello confrontate con dati osservativi indipendenti. Le incertezze tipiche per il Mediterraneo:

Queste incertezze sono significativamente più alte di quelle della SST (0.2-0.3 °C ≈ 1-2% sui valori tipici). È normale: stiamo cercando di modellare processi biologici complessi e non lineari, contro cui le osservazioni disponibili sono comunque rade.

3.5 Cosa si può e cosa NON si può dire dai dati BGC

Questa è la sezione più importante del capitolo. Definire in modo rigoroso cosa è lecito affermare sulla base di dati con incertezza ~30-40% è fondamentale per non sovrainterpretare i risultati. Le regole d'oro:

4. Pipeline tecnica di elaborazione

4.1 Il box geografico delle quattro zone

Le quattro zone costiere calabresi sono state definite con bounding box rettangolari (latitudine + longitudine), coerenti con quelle già usate nelle analisi SST e vento delle relazioni precedenti, in modo che il confronto sia diretto:

4.2 Lo script di download e cache

Lo script mucillagini_bgc.py implementa una pipeline lineare in tre fasi: download, aggregazione, calcolo indicatori. Per ogni zona viene chiamato il metodo cm.open_dataset() di copernicusmarine con i parametri appropriati. Esempio della chiamata per il dataset nutrienti:

ds_nut = cm.open_dataset( dataset_id="cmems_mod_med_bgc-nut_my_4.2km_P1D-m", variables=["no3", "po4"], minimum_longitude=box["lon"][0], maximum_longitude=box["lon"][1], minimum_latitude=box["lat"][0], maximum_latitude=box["lat"][1], minimum_depth=0, maximum_depth=10.0, start_datetime="1999-01-01", end_datetime="2024-12-31", )

Subito dopo il download, due aggregazioni riducono drasticamente il volume:

• Aggregazione verticale: media dei valori sui livelli 0-10 m (il modello restituisce ~6-7 livelli in questa fascia). Si ottiene un singolo valore per pixel orizzontale.
• Aggregazione spaziale: media areale di tutti i pixel del box. Si ottiene una serie temporale 1D di un solo valore al giorno per ogni variabile.

Il risultato finale per ciascuna zona è un NetCDF di circa 200 KB con tre serie temporali (NO3, PO4, NPP) di 9.497 valori giornalieri ciascuna (1999-01-01 → 2024-12-31). Le 5 cache totali occupano circa 1 MB su disco. Riesecuzioni dello script saltano il download e usano la cache.

4.3 Tempo di esecuzione

Il download completo via API Copernicus Marine ha richiesto circa 25 minuti per le 5 zone × 2 dataset = 10 chiamate. La gran parte del tempo è nel server-side Copernicus che assembla il subset richiesto; il trasferimento di rete è veloce perché i dati sono già aggregati nello strato 0-10m al server. La pipeline è I/O bound, non CPU bound.

Le rielaborazioni successive (cambio formule, nuovi grafici, indici diversi) partono dalla cache locale e prendono <30 secondi totali per tutte le zone. Questo è il motivo principale per cui la cache locale è fondamentale per qualsiasi pipeline di analisi seria su dati Copernicus.

5. Risultati: confronto tra le quattro coste

5.1 Le medie 1999-2024 per zona

Mediando i 26 anni di dati biogeochimici per ciascuna delle quattro coste calabresi otteniamo il quadro di sintesi seguente. I valori rappresentano le concentrazioni medie nello strato superficiale 0-10 m, calcolate sui mesi indicati.

Figura 5.1 — Confronto delle quattro coste calabresi per produttività primaria estiva (sinistra) e rapporto N:P pre-stagione (destra), medie 1999-2024 dal modello MedBFM. Si nota chiaramente il gradiente Tirreno → Ionio Nord: i nutrienti e la produttività crescono spostandosi dal Tirreno verso lo Ionio settentrionale.

5.2 Lettura dei risultati: il gradiente Tirreno-Ionio

I dati restituiscono un quadro chiarissimo e in qualche modo controintuitivo. Esiste un GRADIENTE ovest-est evidente: spostandosi dal Tirreno verso lo Ionio Nord, i nutrienti aumentano, il rapporto N:P aumenta drasticamente (da 59 a 119, quasi raddoppia), e la produttività primaria aumenta (da 7.15 a 10.36 mgC/m³/giorno, +45%).

Tre considerazioni puntuali:

• Il Tirreno calabrese è la zona più OLIGOTROFICA (impoverita di nutrienti) delle quattro. Non solo non è una fogna: ha le concentrazioni di nutrienti più basse della regione, in particolare il PO4 (0.009 μM) è ben sopra al rapporto Redfield di 16:1 ma comunque il valore assoluto è modesto.
• Lo Ionio Nord ha il N:P RATIO più alto (119) — quasi 8 volte sopra il valore Redfield. Significa una severa carenza di fosforo rispetto all'azoto, che mette il fitoplancton in stress marcato. È tipico del Mediterraneo orientale e del bacino ionico, dove gli apporti di azoto via atmosfera e dai grandi fiumi (Crati, Neto) non sono bilanciati da apporti adeguati di fosforo.
• Lo Ionio Nord ha anche la NPP estiva più alta (10.36 mgC/m³/g, +45% rispetto al Tirreno). Il fitoplancton sotto stress produce molto, ma una grande frazione di quella biomassa è composta da polisaccaridi extracellulari — i 'mattoncini' delle mucillagini.

5.3 L'apparente paradosso e la sua spiegazione

Se il Tirreno ha i nutrienti più bassi e la NPP più bassa, perché è proprio la zona con la maggiore frequenza di eventi mucillaginosi documentati? E se lo Ionio Nord ha N:P ratio e NPP ai massimi, perché ha pochissimi eventi?

La risposta è nel ruolo del fattore meccanico (vento + batimetria + correnti), già discusso in dettaglio nei capitoli 4.1-4.4 della Relazione MASTER. Per una mucillagine visibile non basta che il fitoplancton produca polisaccaridi: questi devono anche ACCUMULARSI in superficie. L'accumulo richiede mare calmo e stratificato, perché in mare ventoso e dinamico le particelle gelatinose si disperdono prima di aggregarsi in masse macroscopiche.

Il Tirreno produce poca 'materia prima' ma la conserva: vento medio estivo 2.26 m/s (il più basso delle 4 coste), batimetria con golfi semi-chiusi (Sant'Eufemia su tutti), piattaforma continentale ampia, circolazione con eddies semi-stazionari. Tutto cospira affinché gli EPS prodotti restino dove sono. Lo Ionio Nord produce tanta materia prima ma la disperde: vento 2.74 m/s, batimetria con caduta più rapida, passaggio dell'Atlantic Ionian Stream che rinnova le acque superficialmente. Gli EPS prodotti non hanno tempo di aggregarsi.

6. Serie storica 1999-2024: il focus Amantea-Lamezia

6.1 Indicatori annuali

Per il tratto Amantea-Lamezia — focus storico delle nostre analisi mucillagini — la serie 1999-2024 di indicatori annuali è la seguente. Mostriamo gli ultimi 10 anni per leggibilità; la serie completa è disponibile nel file indicatori_bgc_amantea_lamezia.csv.

6.2 Trend e variabilità

Figura 6.1 — Trend annuale 1999-2024 sul tratto Amantea-Lamezia. Pannello superiore: produttività primaria netta (NPP) media luglio-agosto e picco estivo mag-set. Pannello inferiore: rapporto N:P pre-stagionale, confrontato con il valore Redfield 16:1.

Tre osservazioni leggendo i grafici:

• Il rapporto N:P è SEMPRE ben sopra il valore Redfield: oscilla tra 50 e 110 in tutto il periodo, con un picco anomalo nel 1999 (110.5) e valori stabili intorno a 60-70 negli ultimi 10 anni. È coerente con la natura oligotrofica del Mediterraneo occidentale, che è strutturalmente carente di fosforo.
• La NPP estiva è in LIEVE crescita: dalla media 6.5 mgC/m³/g del periodo 2001-2010 alla media 6.8 del periodo 2015-2024. Aumento modesto (+5%) ma statisticamente coerente con il riscaldamento marino: mare più caldo → stratificazione più stabile → maggior stress fitoplanctonico → più EPS prodotti.
• Anni di picco isolati: 1999 (N:P 110.5), 2005 (NPP estiva elevata), 2011 (NPP molto alta), 2018 (NPP max 9.5), 2023 (N:P record recente 70.5). Sono anni in cui il fattore nutritivo è stato particolarmente sfavorevole.

6.3 Variabilità interannuale vs trend di lungo periodo

La variabilità interannuale è importante: il N:P ratio passa da 55 (2019) a 70 (2023) — una variazione del 27% in 4 anni. Questa variabilità è in parte modellistica (incertezza ~35-40% sui valori assoluti), in parte reale (le anomalie del vento, della pioggia, della circolazione cambiano da anno in anno). Estrarre un trend statisticamente significativo richiede medie su periodi lunghi.

Per la nostra analisi, comunque, la variabilità interannuale è PROPRIO il segnale interessante: ci permette di identificare anni particolari (vedi cap. 7) in cui i precursori meteo-marini e nutritivi si sono allineati creando condizioni potenzialmente molto favorevoli alle mucillagini.

7. L'indice composito 3-fattori

7.1 Costruzione dell'indice

Combinando le serie storiche di SST, vento (già calcolate nelle relazioni precedenti) e biogeochimica (questa analisi), abbiamo costruito un nuovo indice composito a 3 fattori per il tratto Amantea-Lamezia, espresso in scala 0-100 dove 100 rappresenta la peggior combinazione di precursori mucillagini.

Le due componenti normalizzate e i loro pesi:

• Componente TERMICA (peso 50%): 40% SST media maggio + 30% precocità del primo giorno SST≥22 °C (anno) + 30% numero di giorni nella finestra critica 24-28 °C. Ogni sotto-indicatore è trasformato in rank percentile (0-100) sull'intera serie.
• Componente NUTRITIVA (peso 50%): 50% NPP media luglio-agosto + 50% rapporto N:P pre-stagione mag-giu. Anche qui rank percentile sull'intera serie.

L'indice composito è la media pesata delle due componenti. Visto che il fattore meccanico (vento) influenza già la durata della finestra termica utile (e quindi entra nella componente termica), abbiamo deciso di non aggiungerlo come terza componente separata per evitare doppi conteggi.

7.2 Risultati: Top 10 anni per precondizioni precursorie

Figura 7.1 — Indice di precondizioni precursorie per le mucillagini Amantea-Lamezia in tre pannelli. Pannello 1: componente termica (0-100, rank percentile). Pannello 2: componente nutritiva (0-100). Pannello 3: confronto indice 2-fattori (grigio, vecchio) vs 3-fattori (blu, nuovo).

7.3 Cosa cambia rispetto al vecchio indice 2-fattori

Aggiungere la componente nutritiva non sconvolge la classifica — il 2006 resta saldamente al primo posto (indice 80.4 con 3-fattori, 82.8 con il vecchio 2-fattori) — ma riassesta i posti dal 3° al 10°, con quattro casi notevoli:

• Il 2011 sale dal ~11° posto al 4° posto. Il vecchio indice lo metteva a 55.8 perché la SST quell'anno era modesta. Il nuovo indice lo porta a 69.7 perché la componente nutritiva è eccezionale (92.3 su 100 — il record della serie). Significa che il modello biogeochimico ha rilevato uno squilibrio N:P elevato unito a una produttività primaria fra le più alte. Vale la pena verificare se quell'anno ci sono state mucillagini documentate localmente.
• Il 2005 sale dal 7° al 3° posto. Anno con SST tipica ma stress nutritivo elevato. Anche qui interessante verifica con operatori locali.
• Il 2015 sale dal ~18° al 10° posto. Anno con bassa SST ma alto stress nutritivo (N:P elevato + NPP estiva alta).
• Il 2007 scende dal 3° all'8° posto. Era un anno con SST molto alta, ma il BGC mostra un quadro nutritivo moderato. Mucillagini potenzialmente meno probabili di quanto stimato dal solo indicatore termico.
• Anche il 2003 scende: era 8° per la sola SST, ora è 9°.

Aggiungere la componente nutritiva, in sintesi, FILTRA gli anni termicamente caldi ma chimicamente moderati (li retrocede) e PROMUOVE gli anni termicamente medi ma chimicamente eccezionali. Cattura una dimensione che il solo SST non poteva vedere.

7.4 Caveat sull'interpretazione

Va detto onestamente che l'indice 3-fattori non è una previsione di eventi mucillaginosi. È un indicatore di PRECURSORI: dice quanto le condizioni meteo-marine e chimico-biologiche erano favorevoli alla formazione di mucillagini. Per sapere se nell'anno X una mucillagine si è effettivamente verificata servono osservazioni dirette (documenti ARPA, foto, segnalazioni operatori) che il nostro studio non integra. Anche perché il fattore biologico (presenza della specie giusta, assenza di predatori) non è misurabile via satellite o modello.

Detto ciò, il valore aggiunto dell'indice è metodologico: identifica FINESTRE DI RISCHIO ELEVATO che meritano attenzione. Negli anni in top 10 la probabilità di eventi mucillaginosi è notevolmente più alta che negli anni in fondo classifica.

8. Verifica indipendente con clorofilla satellitare osservativa

I dati biogeochimici presentati fino al capitolo 7 vengono tutti dal modello MedBFM. Per chi ha letto attentamente il capitolo 3 ricorderà che la loro incertezza ufficiale Copernicus è ~30-40%. Una buona pratica scientifica vuole che, quando possibile, si confrontino i risultati di un modello con un'OSSERVAZIONE INDIPENDENTE — possibilmente ottenuta con una tecnologia completamente diversa.

La clorofilla, fortunatamente, è una delle poche variabili biogeochimiche marine che si possono misurare direttamente dallo spazio. Il pigmento fotosintetico assorbe la luce in modo caratteristico nelle lunghezze d'onda del blu (~440 nm) e la riflette nel verde (~550 nm). I satelliti ocean color (MODIS-Aqua, Sentinel-3 OLCI, VIIRS) misurano questo spettro di riflessione e ne deducono la concentrazione di clorofilla superficiale con accuratezza ben caratterizzata.

Abbiamo quindi scaricato il prodotto Copernicus Ocean Color Level-4 gap-free multi-sensore a risoluzione 1 km, che integra le osservazioni di tutti i satelliti ocean color disponibili dal 1997 a oggi e produce una mappa giornaliera senza buchi (gap-free). È un dato OSSERVATIVO, non simulato — il complemento ideale per verificare i risultati del modello MedBFM.

8.1 Dataset utilizzato

8.2 Risultati: confronto 4 zone (medie 1999-2024)

Figura 8.1 — Clorofilla-a satellitare osservativa per zona (estiva e invernale, media 1999-2024). Sorgente: Copernicus Ocean Color L4 1km, multi-sensore.

8.3 Lettura: conferma totale del modello MedBFM

Il dato osservativo CONFERMA in modo netto il pattern emerso dal modello: lo Ionio Nord ha la clorofilla più alta (annua 0.17 mg/m³, quasi DOPPIA del Tirreno), seguito da Estremo Sud e Ionio Sud, con il Tirreno al MINIMO (0.09 mg/m³). Lo stesso identico ordine emerso dal modello MedBFM per la NPP (cap. 5).

Questa è la migliore validazione possibile dei risultati biogeochimici: due metodologie completamente diverse — un modello numerico calibrato (MedBFM) e una misura ottica satellitare diretta (Ocean Color) — concordano sullo stesso pattern qualitativo e su un ordine di grandezza simile. Non è una coincidenza fortuita, è il segnale reale.

Implicazioni dirette per il Tirreno:

• La clorofilla osservativa estiva del Tirreno è 0.046 mg/m³ — il valore PIÙ BASSO delle quattro coste calabresi. È il livello tipico delle acque oligotrofiche pulite, non quello di una fogna.
• Anche il picco massimo annuale (CHL max, raggiunto tipicamente nei bloom primaverili) è il più basso: 0.32 mg/m³ contro 0.78 dello Ionio Nord. Se ci fossero scarichi rilevanti, ci sarebbero picchi di clorofilla locali e ricorrenti — non si vedono.
• Il rapporto invernale/estivo del Tirreno è circa 3.4 — coerente con il ciclo annuale naturale del fitoplancton mediterraneo (bloom invernale, oligotrofia estiva). Se ci fossero scarichi estivi rilevanti dai grandi flussi turistici, vedremmo un'inversione o un appiattimento del ciclo. Non lo vediamo.

Trend Amantea-Lamezia 1999-2024

Figura 8.2 — Serie storica della clorofilla satellitare su Amantea-Lamezia 1999-2024, distinta in media annua, estiva e invernale.

La serie storica di Amantea-Lamezia mostra una variabilità interannuale considerevole ma nessun trend chiaro di crescita: la CHL estiva oscilla tra 0.03 e 0.06 mg/m³ negli ultimi 10 anni, senza pattern monotono. Se ci fosse un progressivo deterioramento da inquinamento antropico crescente, vedremmo un trend di salita. Non c'è.

9. Acidificazione marina e capacità tampone (pH, alcalinità)

Il secondo approfondimento previsto come sviluppo futuro è l'analisi dei carbonati: pH (acidità dell'acqua) e alcalinità totale (capacità tampone). Sono indicatori globali dell'acidificazione marina indotta dall'assorbimento di CO2 atmosferica antropogenica — un fenomeno diverso dal riscaldamento ma collegato alle stesse cause.

Per l'indagine sul Tirreno, questi indicatori hanno una funzione specifica: scarichi di sostanze acidificanti localizzati (depuratori malfunzionanti, scarichi industriali, scarichi acidi) lascerebbero una firma di pH localmente più basso. Un test pulito per identificare eventuali inquinamenti chimici differenziali.

9.1 Dataset utilizzato

9.2 Risultati: pH e alcalinità per zona

Figura 9.1 — Confronto pH estivo (sinistra) e alcalinità totale (destra) tra le quattro coste calabresi, medie 1999-2024 da MedBFM.

I valori di pH delle 4 coste sono praticamente identici: differenza tra Tirreno e Ionio Nord pari a 0.025 unità di pH (0.31% in scala logaritmica). Non c'è nessuna firma di acidificazione DIFFERENZIALE sul Tirreno. Il pH del Tirreno è SOLO LEGGERMENTE più basso, e la spiegazione naturale è data dall'alcalinità leggermente inferiore (minor capacità tampone, conseguenza della minor salinità dovuta all'apporto di acqua atlantica via Stretto di Sicilia, cap. 11).

Cosa NON vediamo (e che ci aspetteremmo se il Tirreno fosse una fogna):

• Nessun pattern di pH localmente più basso (firma di scarichi acidificanti)
• Nessun'anomalia stagionale (es. crollo del pH nei mesi turistici estivi)
• Nessuna varianza interannuale eccezionale rispetto alle altre coste

9.3 Il trend dell'acidificazione globale

Figura 9.2 — Trend di acidificazione del pH per zona 1999-2024. Pannello superiore: serie annuali. Pannello inferiore: trend per decade (variazione pH ogni 10 anni).

Tutte le coste calabresi mostrano un trend di acidificazione negativo (cioè il pH STA SCENDENDO, l'acqua sta diventando più acida) praticamente IDENTICO: tra -0.0109 e -0.0117 unità di pH per decade. Su 25 anni (1999-2024), la perdita di pH è di circa 0.023-0.024 unità su tutte e quattro le zone.

Questa è la classica firma dell'acidificazione marina globale dovuta all'assorbimento di CO2 antropogenica da parte degli oceani: un fenomeno GLOBALE, non locale, che colpisce tutto il Mediterraneo (e tutti gli oceani del mondo) alla stessa velocità. Il valore osservato in Calabria (~0.01 unità pH/decade) è perfettamente in linea con la letteratura mondiale per i mari sub-tropicali (-0.02 a -0.03 unità pH/decade).

10. Torbidità acqua satellitare (KD490) — il "killer test"

Il terzo approfondimento è probabilmente il più diretto sul tema inquinamento antropico: la torbidità dell'acqua, misurata satellitarmente attraverso il coefficiente di attenuazione della luce a 490 nm (KD490). È il proxy standard internazionale per la trasparenza/torbidità delle acque costiere.

10.1 Cos'è il KD490 e perché è 'il killer test'

Il coefficiente KD490 (Diffuse Attenuation Coefficient at 490 nm) misura quanto rapidamente la luce a 490 nanometri (blu-verde) viene assorbita scendendo nella colonna d'acqua. È misurato direttamente dai sensori satellitari ocean color, con la stessa tecnologia usata per la clorofilla. L'unità di misura è m⁻¹ (inverso di metri).

Concettualmente: in un'acqua perfettamente limpida, la luce penetra in profondità (KD490 basso, intorno a 0.02-0.03 m⁻¹). In un'acqua torbida (con molto particolato, alghe, sedimenti, scarichi), la luce viene assorbita rapidamente (KD490 alto, anche oltre 0.1-0.2 m⁻¹). È un indicatore DIRETTO di trasparenza/qualità ottica dell'acqua.

Perché è 'il killer test' per l'ipotesi Tirreno-fogna:

• Una fogna lascia particolato in sospensione (residui solidi non digeriti, biomassa batterica, detriti organici). Tutto questo aumenta la KD490 LOCALMENTE.
• Plumes di scarichi terrestri (fognari o fluviali con scarichi) sono visibili dal satellite come 'macchie' di alta KD490 vicino alla costa, persistenti nel tempo.
• Se il Tirreno calabrese fosse davvero pieno di scarichi non depurati o di tubi abusivi, la KD490 sarebbe ALTA. Se invece è BASSA, l'ipotesi è semplicemente falsa.

10.2 Dataset utilizzato

10.3 Risultati: il Tirreno è la costa più LIMPIDA

Figura 10.1 — Torbidità acqua KD490 estiva (sinistra) e invernale (destra) per zona, media 1999-2024. Fonte: Copernicus Ocean Color L3 1km, multi-sensore.

Il dato è inequivocabile: il Tirreno è la zona MENO torbida delle quattro coste calabresi, in tutte le stagioni e in tutti i periodi. Il KD490 estivo è 0.0256 m⁻¹, il valore più basso (acqua più trasparente). Lo Ionio Nord è il più torbido (0.0328 m⁻¹), seguito dallo Ionio Sud e dall'Estremo Sud.

Interpretazione fisica del dato:

• Il KD490 più alto dello Ionio Nord è coerente con la sua CHL più alta (cap. 8) e con la sua NPP più alta (cap. 5). La torbidità ottica è dominata, in mare aperto, dalla biomassa fitoplanctonica + il particolato organico associato. Più fitoplancton = più torbidità.
• Il KD490 più basso del Tirreno è coerente con la sua CHL più bassa (cap. 8) e con la NPP più bassa. Acqua oligotrofica = acqua limpida.
• La differenza estate-inverno (KD490 invernale ≈ 1.5-1.8x quello estivo in tutte le zone) riflette il ciclo annuale naturale: il bloom primaverile e gli apporti fluviali invernali da pioggia aumentano il particolato. È un pattern fisiologico, non antropico.

Figura 10.2 — Trend KD490 satellitare su Amantea-Lamezia 1999-2024, distinta in media annua, estiva e invernale.

La serie storica su Amantea-Lamezia non mostra alcun trend significativo di crescita della torbidità. La KD490 estiva oscilla tra 0.022 e 0.030 m⁻¹ in tutti i 25 anni, senza pattern monotono. Se ci fosse un crescente carico antropico (più turismo, più scarichi), vedremmo un trend di crescita. Non c'è.

11. Salinità superficiale (apporti di acqua dolce)

L'ultimo indicatore aggiunto in questa indagine sugli inquinanti è la salinità superficiale. È un proxy indiretto degli apporti di acqua dolce: scarichi fognari, plumes fluviali, immissioni di acqua dolce non depurata abbasserebbero la salinità localmente rispetto al valore di mare aperto.

11.1 Dataset utilizzato

11.2 Risultati: il Tirreno è meno salino. Ma per ragioni fisiche, non antropiche

Figura 11.1 — Salinità estiva (sinistra) e minima annua (destra) per zona, media 1999-2024 da Med-MFS.

A prima vista questo dato sembrerebbe DARE ragione all'ipotesi 'Tirreno-fogna': la salinità tirrenica è di 0.85 PSU più bassa di quella dello Ionio (37.85 vs 38.70). Una salinità più bassa potrebbe essere interpretata come 'più apporto di acqua dolce' = 'più scarichi non depurati'.

Ma il dato è ENORMEMENTE diverso da quello che ci aspetteremmo se la differenza fosse antropica:

• Il pattern è UNIFORME stagione dopo stagione, anno dopo anno. Gli scarichi sono stagionali (massimi in estate per turismo, minimi in inverno). La salinità tirrenica non mostra stagionalità di questo tipo: estate 37.85, inverno 37.79 — praticamente identica. Una vera firma antropica vedrebbe minimi estivi.
• La differenza Tirreno-Ionio è SPAZIALMENTE UNIFORME: 0.85 PSU in tutti i 189 km di costa tirrenica calabrese. Scarichi locali danno minimi LOCALIZZATI vicino alle foci, non un offset uniforme.
• La spiegazione FISICAMENTE corretta è la circolazione mediterranea: l'acqua atlantica entra dallo Stretto di Sicilia con salinità ~37 PSU (più bassa, perché di origine atlantica) e riempie progressivamente il Tirreno. L'Atlantic Ionian Stream porta invece acqua di Levante più salata (~38.7 PSU) lungo lo Ionio. È un pattern oceanografico stabile su decenni, NON un'anomalia antropica.
• Le ricerche oceanografiche italiane (CNR, OGS) hanno documentato questa firma di salinità del Tirreno meridionale da almeno 50 anni. Non è una novità: è la fisica del Mediterraneo.

Per verificare: se la differenza fosse antropica, dovrebbe essere COMPARABILE con il livello di apporto di acqua dolce che servirebbe a generare un offset di 0.85 PSU. Il calcolo è semplice: per mantenere uno strato superficiale di 10 m a 37.85 PSU invece di 38.70 PSU su un volume di mare di ~190.000 km², servirebbero miliardi di m³ di acqua dolce non depurata IMMESSI OGNI ANNO. È un volume di scarichi che non esiste: tutta la portata fluviale annua della Calabria (Lao + Savuto + Mesima + ecc.) è di alcuni miliardi di m³ totali, e gran parte è acqua DEPURATA o naturale di pioggia, non scarichi. Numericamente, l'ipotesi non sta in piedi.

12. Approfondimenti aggiuntivi 2026

Dopo i primi 6 indicatori biogeochimici esaminati ai capitoli 5-11, abbiamo esteso l'analisi con 4 ulteriori dataset Copernicus, ognuno scelto per rispondere a una domanda specifica emersa dalle prime analisi. Le quattro priorità approfondite:

• Plankton Functional Types (PFT) — composizione del fitoplancton per gruppo funzionale. Risponde alla domanda 'perché il satellite non vede il bloom Pyramimonas del luglio 2024?'.
• Mixed Layer Thickness (MLT) — misura DIRETTA della stratificazione termica, sostituendo il proxy SST+vento dei capitoli precedenti.
• Profondità di Secchi (ZSD) — trasparenza dell'acqua espressa in metri, comunicativamente più diretta del KD490 in m⁻¹.
• OMI Ocean Monitoring Indicator — indicatore ufficiale UE per la Marine Strategy Framework Directive (MSFD) descrittore 5 (Eutrofizzazione).

12.1 Plankton Functional Types: la composizione del fitoplancton

I capitoli 5 e 8 hanno misurato la CHL (clorofilla-a) totale. Ma il fitoplancton è composto da molti gruppi diversi, con ecologie e ruoli ecosistemici molto diversi. Il dataset Copernicus Ocean Color L3 (cmems_obs-oc_med_bgc-plankton_my_l3-multi-1km_P1D) separa la biomassa fitoplanctonica in 9 gruppi funzionali:

Composizione fitoplanctonica per zona

Figura 12.1 — Composizione del fitoplancton estivo per zona costiera, media 1999-2024. Sorgente: Copernicus Ocean Color L3 1 km, multi-sensore (MODIS+OLCI+VIIRS).

La biomassa totale conferma il pattern già visto: Tirreno = 0.088 mg/m³ (la più bassa), Ionio Nord = 0.154 mg/m³ (la più alta). Ma la composizione mostra anche differenze qualitative:

• Il Tirreno è dominato da Prymnesiofite (rosso) + Picoplancton (marrone) + Procarioti (rosa) — composizione tipica di mare oligotrofico aperto.
• Lo Ionio Nord ha maggior frazione di Nanoplancton (viola), compatibile con i maggiori apporti del Crati/Neto.
• Le diatomee (blu) sono ovunque marginali — coerente con la carenza di silicati nel Mediterraneo orientale.

Il caso Pyramimonas luglio 2024 — il satellite VEDE il bloom

Il dato più rilevante emerge confrontando la composizione PFT di luglio-agosto 2024 con la media climatologica 1999-2023 sul tratto Amantea-Lamezia:

12.2 Mixed Layer Thickness: la misura diretta della stratificazione

Lo spessore dello strato superficiale mescolato (MLT) è la misura DIRETTA della stratificazione termica del mare. Quando è basso (< 10 m in estate), significa che lo strato caldo è isolato dal fondo: condizione perfetta per la formazione di mucillagini. Nei capitoli precedenti l'avevamo inferito indirettamente da SST + vento. Ora abbiamo il dato esplicito.

Dataset: cmems_mod_med_phy-mld_my_4.2km_P1D-m, variabile mlotst (Mixed Layer Thickness defined by sigma-theta criterion). Periodo 1999-2024.

Figura 12.2 — Mixed Layer Thickness estivo (sinistra) e invernale (destra) per zona, medie 1999-2024.

La MLT estiva è praticamente identica nelle 4 zone (~12 m). Tutte stratificate. Ma la MLT INVERNALE diverge fortemente: il Tirreno rimescola solo fino a 58 m, lo Ionio Nord fino a 132 m. Significa che lo Ionio Nord in inverno 'azzera' più profondamente la stratificazione e rimescola i nutrienti dal fondo verso la superficie. Questo spiega anche perché lo Ionio Nord è più ricco di biomassa fitoplanctonica e nutrienti (cap. 5 e 8): ogni anno riceve un 'reset' più profondo.

Figura 12.3 — Trend MLT Amantea-Lamezia 1999-2024. Asse y invertito: in alto valori bassi (più stratificato). La soglia rossa a 10 m segna la condizione di stratificazione intensa.

12.3 Profondità di Secchi: la trasparenza in metri

Il coefficiente KD490 del capitolo 10 misura la torbidità ma in unità m⁻¹, non immediatamente comunicativa. La 'profondità di Secchi' (ZSD) è invece l'equivalente classico in METRI — la profondità a cui un disco bianco di Secchi, calato in mare, diventa invisibile. Storicamente usata dagli oceanografi sin dal 1865, è la misura più intuitiva di trasparenza marina.

La ZSD può essere derivata dal KD490 attraverso la formula di Lee et al. (2018) per acque oligotrofiche tipo Mediterraneo:

ZSD ≈ 4.605 / KD490

Risultati per le 4 zone calabresi (medie 1999-2024):

Figura 12.4 — Profondità di Secchi (trasparenza in metri) per zona costiera calabrese. Sinistra: media estiva. Destra: massimo estivo.

Comunicativamente: «in estate, sul Tirreno calabrese al largo, la visibilità è di ~180 m in media, con punte fino a 230 m. Sullo Ionio Nord è di 144 m con punte di 184 m». Questi numeri sono espressi in unità ottimizzate per la comunicazione al pubblico: tutti capiscono cosa è 'vedere fino a 200 m sott'acqua'. Va detto che la formula Lee et al. tende a sovrastimare in acque oligotrofiche aperte: i valori effettivi misurati con disco Secchi nel Tirreno calabrese si fermano tipicamente a 30-50 m. Il PATTERN RELATIVO tra coste resta comunque valido (Tirreno più trasparente, Ionio Nord meno).

12.4 OMI: l'indicatore ufficiale UE per l'eutrofizzazione

L'ultimo approfondimento è l'analisi dell'Ocean Monitoring Indicator (OMI) ufficiale della Copernicus Marine Service per il Mediterraneo. Si tratta dell'indicatore istituzionale UE usato nel quadro della Marine Strategy Framework Directive (MSFD), descrittore 5 (Eutrofizzazione). È quindi una 'voce' ufficiale equivalente al report EEA per la balneabilità.

Due prodotti analizzati: (1) serie temporale CHL media areale Mediterraneo 1997-2024 mensile, con variabile destagionalizzata per trend pulito; (2) mappa del trend CHL su tutto il Mediterraneo, estratta per Calabria.

Figura 12.5 — Serie temporale OMI 1997-2024 della clorofilla-a media Mediterraneo. La serie destagionalizzata (arancio) mostra il trend pulito senza il ciclo annuale.

L'OMI mostra un trend Mediterraneo leggermente negativo (−0.0035 mg/m³/decade in valore assoluto, ovvero −0.5% per decade in percentuale): la CHL media mediterranea sta lentamente scendendo. L'andamento è coerente con la generale oligotrofizzazione del Mediterraneo documentata in letteratura.

Figura 12.6 — Trend CHL per zona costiera calabrese 1997-2024 (% per decade). Linea rossa tratteggiata = trend Mediterraneo intero come riferimento.

Il pattern per le 4 zone calabresi è molto interessante:

12.5 Quanti bloom fitoplanctonici per anno? Conteggio 1999-2024

Le analisi PFT del §12.1 hanno mostrato che a luglio 2024 ad Amantea-Lamezia il gruppo CRYPTO (criptofite, che include Pyramimonas) è aumentato del +199.8% rispetto al ventennio. Una domanda naturale è: si tratta di un episodio davvero eccezionale, o di un fenomeno che ricorre regolarmente? Per rispondere abbiamo contato tutti i bloom fitoplanctonici della serie 1999-2024 in modo automatico e oggettivo, applicando la stessa metodologia internazionale usata da Hobday et al. (2016) per definire le ondate di calore marine.

Definizione operativa di 'bloom'

Un evento è classificato come BLOOM quando, in una data zona e per un dato gruppo fitoplanctonico, la concentrazione supera il 90° percentile climatologico per quel giorno dell'anno per almeno 5 giorni consecutivi. La climatologia day-of-year e la soglia del 90° percentile sono calcolate sull'intera serie 1999-2024 e poi smussate con finestra mobile di 11 giorni per eliminare oscillazioni casuali. Gruppi analizzati: DIATO (diatomee, tipico bloom primaverile), DINO (dinoflagellate, alcune tossiche), CRYPTO (criptofite, include Pyramimonas), HAPTO (prymnesiofite), GREEN (alghe verdi eutrofiche).

Scala spaziale dell'analisi: cosa rappresentano i 332 bloom

Prima di leggere i risultati è essenziale chiarire COSA esattamente stiamo contando. Il dato Copernicus Ocean Color L3 ha risoluzione spaziale eccellente (1 km × 1 km per pixel, la migliore disponibile in pubblico per il Mediterraneo), ma per ciascuna delle 5 aree analizzate abbiamo calcolato la MEDIA AREALE su tutti i pixel di mare validi all'interno di un bounding box rettangolare che include SIA la fascia costiera SIA il mare aperto adiacente. Le 5 aree NON corrispondono quindi a 'la costa Calabria' né a 'il mare aperto' in senso stretto, ma a porzioni di mare delimitate come riassunte nella tabella seguente:

Tre implicazioni che è importante tenere a mente:

• PROFONDITÀ: il dato satellitare PFT rappresenta la zona eufotica SUPERFICIALE (top ~5-10 m in acqua chiara, ~1-2 m in acqua torbida). Non tocca il fondo né le acque profonde.
• DILUIZIONE DEL SEGNALE COSTIERO: un bloom 'puntuale' di 200-500 m di costa per pochi giorni viene mediato con centinaia o migliaia di pixel offshore adiacenti, quindi appare ATTENUATO nel valore medio della zona. Bloom estesi e prolungati (>5 giorni e >alcuni km²) emergono invece chiaramente come anomalie - è proprio ciò che ha permesso all'algoritmo di catturare l'episodio Pyramimonas Amantea-Lamezia luglio-agosto 2024.
• CONFRONTO TRA ZONE È ONESTO: poiché ciascun bounding box include sia costa sia offshore in proporzioni simili (~30-50% costa, ~50-70% mare aperto), il confronto Tirreno vs Ionio è omogeneo. Non rappresenta 'i 500 m dalla riva' ma la firma biogeochimica del bacino marino antistante.

In sintesi: i 332 bloom contati nelle pagine seguenti sono 'bloom areali' su 1.000-11.400 km² di mare (costa + offshore mescolati). Non vanno letti come 'Lamezia spiaggia ha avuto X bloom' ma come 'il bacino marino antistante Lamezia ha avuto X periodi in cui il fitoplancton superficiale ha superato per 5+ giorni il 90° percentile climatologico, mediato su 1.100 km²'. Per scendere a scala sub-chilometrica servirebbero altri strumenti (Sentinel-2 a 100 m, prelievi in situ ARPACAL, immagini iper-spettrali) che esulano da questo studio.

Risultati: 332 bloom identificati 1999-2024

L'algoritmo ha identificato in totale 332 eventi di bloom sulle 5 aree analizzate (4 coste regionali + focus Amantea-Lamezia), distribuiti tra i 5 gruppi PFT. La tabella seguente riassume la composizione complessiva per zona e gruppo (totali 26 anni):

Lo Ionio Nord risulta la costa biologicamente più 'ribollente' (120 bloom in 26 anni, ~4.6 l'anno), il Tirreno la più 'quieta' (39 bloom, ~1.5 l'anno). Questo è di nuovo coerente con il quadro delineato in tutti i capitoli precedenti: il Tirreno calabrese ha meno nutrienti, meno clorofilla, meno torbidità, e ora si conferma che ha anche MENO BLOOM (in pratica un terzo dello Ionio Nord). Lo Ionio Nord, viceversa, è quello con la pressione biogeochimica più intensa, ma sempre in un quadro naturale (driver pelagici, non costieri).

Figura 12.5.1 - Numero annuale di bloom fitoplanctonici per zona costiera calabrese, 1999-2024. Conteggio totale sui 5 gruppi PFT analizzati. Variabilità interannuale molto marcata ma nessun trend monotono di aumento.

Figura 12.5.2 - Composizione cumulata 1999-2024 dei bloom per gruppo fitoplanctonico funzionale e per zona. Le criptofite (incluso Pyramimonas) sono presenti in maniera comparabile su tutte le coste.

Verifica del caso Pyramimonas luglio 2024 Amantea-Lamezia

L'algoritmo ha identificato a focus Amantea-Lamezia, nell'estate 2024 (giugno-agosto), CINQUE eventi di bloom distinti: quattro del gruppo CRYPTO (criptofite, che è esattamente il gruppo a cui appartiene Pyramimonas) e uno di DINO. La tabella seguente riporta i dettagli, con l'intensità media espressa come rapporto tra concentrazione osservata e soglia del 90° percentile climatologico:

I bloom più lunghi della serie 1999-2024

I 10 bloom più lunghi mai registrati in queste zone secondo la nostra metodologia sono concentrati in pochissimi anni: il 2024 compare 6 volte nella top-10 (con 21 giorni di durata massima su Ionio Sud e Ionio Nord nel settembre 2024), il 2004 sull'Estremo Sud 4 volte (un episodio multi-specie particolarmente significativo del 18 giugno - 4 luglio 2004, con DIATO, DINO, HAPTO e GREEN tutti in bloom simultaneo). Questo non significa necessariamente peggioramento: la combinazione stratificazione + apporti pelagici favorevoli può generare occasionalmente anni 'biologicamente intensi' che spiccano sul lungo periodo. Il 2024 è stato uno di questi anni, su tutte e quattro le coste regionali.

Figura 12.5.3 - Bloom annuali ad Amantea-Lamezia 1999-2024, decomposti per gruppo fitoplanctonico funzionale. Il 2024 si distingue per il numero di bloom CRYPTO concentrati nell'estate, in linea con l'episodio Pyramimonas segnalato da ARPACAL.

I dataset di partenza, il codice Python di calcolo e i file CSV con il dettaglio di tutti i 332 eventi (bloom_eventi_dettaglio.csv) e il riepilogo per anno (bloom_count_per_anno.csv) sono allegati alla relazione per consentire la piena riproducibilità del conteggio.

13. Discussione e implicazioni pratiche

13.1 Cosa cambia nella pratica operativa

I risultati di questa analisi biogeochimica hanno conseguenze concrete su tre piani: comunicazione pubblica, monitoraggio operativo, e politiche di investimento ambientale.

Per la comunicazione pubblica (post Facebook, relazione MASTER)

Il messaggio 'le mucillagini sul Tirreno calabrese non sono dovute a inquinamento' aveva fino ad ora un fondamento prevalentemente argomentativo: ARPA controlla, i depuratori funzionano, i tubi abusivi sono rari. Era un argomento corretto ma indiretto.

Con l'analisi biogeochimica e i quattro approfondimenti aggiuntivi (capitoli 8-11) abbiamo SEI PROVE convergenti, tutte basate su dati Copernicus pubblici e indipendenti tra loro:

• NUTRIENTI modello (cap. 5): NO3 e PO4 più BASSI delle 4 coste sul Tirreno. Una fogna lascerebbe firma opposta (entrambi alti).
• CLOROFILLA satellitare osservativa (cap. 8): CHL più BASSA delle 4 coste sul Tirreno. Conferma indipendente dei nutrienti.
• pH (cap. 9): praticamente identico tra le 4 coste. Nessuna firma di acidificazione locale da scarichi.
• ACIDIFICAZIONE 1999-2024 (cap. 9): trend uguale per tutte le 4 coste (-0.011 unità pH/decade). Fenomeno globale, non locale.
• TORBIDITÀ KD490 satellitare (cap. 10): acqua più LIMPIDA delle 4 coste sul Tirreno. Una fogna darebbe acqua torbida.
• SALINITÀ (cap. 11): più bassa nel Tirreno, ma con pattern uniforme spaziale e temporale → circolazione atlantica, non scarichi.

Sei test diversi, sei dataset diversi, due metodologie radicalmente diverse (modello biogeochimico vs misura satellitare osservativa). Tutti dicono la stessa cosa: il Tirreno calabrese non ha firma di inquinamento differenziale rispetto alle altre coste — al contrario, sotto tutti i profili è la costa otticamente e chimicamente più pulita.

Tre conseguenze comunicative dirette:

1. Il messaggio 'le mucillagini non sono inquinamento' ha ora una prova chimica documentabile. Si può citare il dato numerico specifico (N:P=59 sul Tirreno vs 119 sullo Ionio Nord) e la fonte (modello Copernicus MedBFM, OGS Trieste).
2. L'argomento 'caccia al tubo abusivo' diventa ancora più debole: se i nitrati e fosfati del Tirreno sono già strutturalmente bassi, che tipo di tubo si dovrebbe cercare? Un tubo (realmente esistente) farebbe alzare quei valori — e invece non si alzano. L'argomento si auto-smonta.
3. Si rafforza la lettura del fenomeno mucillaginoso come FENOMENO FISICO-NATURALE riconducibile a clima e geografia, non a malagestione locale. È coerente con tutto quello che abbiamo documentato nelle relazioni precedenti su SST, vento, batimetria, correnti.

Per il monitoraggio operativo

Una conseguenza pratica positiva: per il monitoraggio precoce delle precondizioni delle mucillagini sul Tirreno è sufficiente seguire SST + vento, che sono variabili a disposizione gratuitamente in tempo quasi-reale via satellite Copernicus NRT. Il fattore nutritivo cambia lentamente (scala anni-decennio) e i suoi valori sono strutturalmente bassi.

L'unico caso in cui il monitoraggio nutritivo potrebbe aggiungere valore è per anni 'tipo 2011', in cui il modello mostra un'anomalia nutritiva eccezionale. Per quegli anni potrebbe valere la pena scaricare la clorofilla satellitare NRT (Copernicus pubblica anche quella, con lag ~3 giorni) e usarla come proxy aggiuntivo di stress fitoplanctonico.

Per le politiche di investimento ambientale

Si rafforza la conclusione già emersa nella Relazione MASTER (cap. 9.4): per il Tirreno calabrese NON servono nuovi grandi investimenti in stile 'caccia all'inquinante'. I numeri chimici sono già buoni e non c'è inquinamento misurabile da rimuovere. Servono invece:

• Sistema di alert SST+vento (poco costoso, ad alto impatto informativo per gli operatori turistici)
• Capacità di pulizia tempestiva della battigia in caso di depositi mucillaginosi (logistica e mezzi)
• Comunicazione attiva al turista sui dati pubblici di balneabilità (Portale Acque Min. Salute)

Le risorse infrastrutturali per la depurazione delle acque costiere calabresi vanno invece concentrate dove i numeri lo richiedono davvero: l'area metropolitana di Reggio Calabria (cap. 8 della Relazione MASTER), dove i parametri microbiologici E. coli e enterococchi sono strutturalmente fuori controllo da 30 anni.

13.2 Sintesi delle conclusioni

14. Limiti e sviluppi futuri

14.1 Limiti dell'analisi presentata

• Risoluzione spaziale 4.2 km del modello MedBFM. È adeguata per box costieri di 30-100 km come quelli analizzati, ma non per fenomeni di pochi km o per il dettaglio di una singola baia.
• Incertezza dichiarata del modello: ~30% per la clorofilla, ~40% per i nitrati, ~35% per i fosfati. Per questo l'uso è solo comparativo (zona A vs zona B, anno X vs anno Y) e mai come valore assoluto preciso.
• Strato 0-10 m: è la zona fotica dove avvengono le mucillagini, ma non vediamo la dinamica verticale completa. Lo strato 10-50 m, dove si trovano i nutrienti 'di riserva', non è stato analizzato in questo studio.
• Le specie fitoplanctoniche specifiche non sono tracciabili dal modello (che usa 4 gruppi funzionali generici, non specie). Non possiamo dire 'Chrysophaeum taylorii era abbondante nell'estate X' — possiamo solo dire 'il fitoplancton generico era sotto stress'.
• Le osservazioni dirette di eventi mucillaginosi reali sul Tirreno calabrese non sono integrate in questo studio. Per validare in modo rigoroso le previsioni dell'indice composito servirebbe una banca dati di occorrenze georeferenziate, che oggi non esiste in forma pubblica.
• Il periodo 1999-2024 è il dataset reanalysis disponibile. Il 2025 e il 2026 non sono ancora coperti dal reprocessing completo; per gli anni in corso si dovrebbe usare il prodotto Copernicus NRT (lag 1-3 giorni) o l'analyses, con qualità leggermente inferiore.

14.2 Sviluppi futuri possibili

L'analisi può essere estesa in diverse direzioni:

1. Estensione spaziale: ripetere la stessa pipeline su costa siciliana (Tirreno + Ionio), Campania, Basilicata per validare se il pattern calabrese (Ionio più 'fertile' ma meno mucillagini grazie al rimescolamento) sia generalizzabile o specifico della Calabria.
2. Integrazione con clorofilla satellitare osservativa (Copernicus Ocean Color L4 1km) — FATTO. Vedi cap. 8 di questa relazione. Confermata indipendentemente dal modello la classifica delle 4 coste calabresi (Tirreno con CHL minima, Ionio Nord con massima). Rimane da estendere all'uso NRT per il monitoraggio quasi-realtime stagionale.
3. Verifica con osservazioni dirette: in collaborazione con ARPACAL e operatori turistici, costruire un database di occorrenze mucillaginose georeferenziate per validare le previsioni dell'indice 3-fattori.
4. Aggiunta del fattore biologico mancante: campagne di campionamento puntuali con microscopia per identificare le specie fitoplanctoniche predominanti negli anni a rischio identificati dall'indice.
5. Estensione temporale: ogni anno Copernicus pubblica un aggiornamento del reanalysis MedBFM (tipicamente con 1-2 anni di lag). Lo script può essere lanciato annualmente per integrare i nuovi anni nella serie storica.
6. Analisi di altri indicatori biogeochimici: pH, alcalinità totale, torbidità (KD490) e salinità — FATTO. Vedi capitoli 9, 10 e 11 di questa relazione. Nessun indicatore di inquinamento differenziale sul Tirreno calabrese: pH simile a tutte le coste, acidificazione globale uniforme (~0.01 unità pH/decade per tutte le 4 coste), torbidità più bassa del Tirreno (acqua più limpida), salinità più bassa spiegata da circolazione atlantica e non da scarichi.

— Fine dell'allegato tecnico —

Script di analisi: mucillagini_bgc.py (nel progetto copernicus_sst_calabria/) Cache locale: 5 file bgc_*.nc (~200 KB ciascuno) in output/ Tabelle e grafici: indicatori_bgc_amantea_lamezia.csv, bgc_confronto_zone.csv, indice_completo_amantea_lamezia.csv Grafici: bgc_trend_amantea_lamezia.png, bgc_confronto_zone.png, indice_completo_amantea_lamezia.png