E’ dal 2004 che raccolgo dati meteorologici con una rete di sensori realizzati e integrati in proprio. Non si tratta di una stazione certificata secondo standard professionali o conforme ai requisiti delle reti meteorologiche ufficiali, e non ha mai avuto questa ambizione. Il mio obiettivo è sempre stato un altro: costruire nel tempo uno strumento affidabile per osservare e comprendere il clima locale.

L’autocostruzione non significa necessariamente approssimazione. Al contrario, una parte significativa del lavoro è dedicata alla verifica e alla calibrazione dei sensori, confrontando periodicamente le misure con strumenti di riferimento e analizzando la coerenza dei dati nel tempo. Temperatura, umidità, pressione, vento e precipitazioni vengono sottoposti a controlli che consentono di individuare anomalie, derive e malfunzionamenti prima che possano compromettere la qualità delle serie storiche.

Nel corso degli anni si sono succedute diverse generazioni di hardware e software. Sensori differenti, datalogger differenti e modalità di acquisizione differenti hanno prodotto archivi eterogenei, anche se con formati e caratteristiche analoghe. Al momento in cui scrivo questa base consta di circa 1.700.000 osservazioni. Questa evoluzione tecnologica, inevitabile in un progetto che si sviluppa nell’arco di molti anni, ha reso necessario affrontare un problema non banale: come conservare e valorizzare lo storico senza perdere informazioni e senza introdurre incoerenze?

Da questa esigenza è nato il mio progetto di data warehouse meteorologico, concepito non come semplice archivio di misure ma come una vera e propria piattaforma di analisi climatologica.

Il sistema acquisisce i dati provenienti dalle varie sorgenti e li normalizza in un formato comune. Durante l’importazione vengono effettuati controlli di qualità per individuare valori fisicamente impossibili, errori di trasmissione e anomalie dovute a guasti o condizioni operative anomale dei sensori. Particolare attenzione è stata dedicata alla gestione delle precipitazioni, uno dei parametri più delicati da uniformare quando si integrano serie storiche provenienti da sistemi differenti.

Una volta validati, i dati vengono archiviati nella loro forma originale ad alta risoluzione – nel tempo sono passato da 1 campione/ora ad 1 campione ogni 5 minuti – e contemporaneamente aggregati in strutture statistiche giornaliere, mensili e annuali. Questo approccio consente di mantenere disponibile il dettaglio delle osservazioni senza rinunciare alle prestazioni necessarie per analisi di lungo periodo.

Accanto alle statistiche tradizionali ho introdotto funzionalità più tipiche dei sistemi climatologici: calcolo delle medie climatiche, individuazione automatica di eventi significativi, ricostruzione dei record storici e generazione di indicatori sintetici utili per descrivere l’evoluzione del clima locale.

Particolare interesse riveste la rilevazione automatica di eventi come ondate di calore, periodi di freddo intenso, precipitazioni eccezionali, episodi di vento forte e periodi siccitosi prolungati. Questi eventi vengono identificati ogni giorno a partire dalle serie storiche e archiviati in modo strutturato, permettendo successive analisi statistiche e confronti tra anni differenti.

Il progetto è stato sviluppato con una forte attenzione alla riproducibilità dei risultati. Tutte le statistiche possono essere ricostruite integralmente a partire dai dati grezzi, rendendo possibile verificare ogni passaggio dell’elaborazione e correggere eventuali errori senza compromettere la consistenza dell’archivio. Questa caratteristica, apparentemente secondaria, è fondamentale quando si gestiscono serie storiche che coprono molti anni e che continuano a crescere quotidianamente.

Per la consultazione ho realizzato un frontend web articolato in cinque sezioni.
Panoramica climatica offre una visione d’insieme per anno: temperature medie, precipitazioni totali, una heatmap della distribuzione mensile delle piogge, la correlazione tra temperatura e precipitazione e il riepilogo dei valori estremi.
Dati giornalieri permettono di estrarre grafici su intervalli arbitrari per temperatura, precipitazioni e vento – utile per rileggere un evento specifico o un periodo di interesse.
Confronto annuale consente di affiancare fino a quattro anni, mese per mese, per rendere visibile ciò che i numeri da soli faticano a mostrare: quanto un’estate è stata davvero anomala, o quanto un inverno si discosta dalla norma.
Normali climatiche mostrano, per ogni giorno dell’anno, la temperatura media con la fascia di variabilità tra il decimo e il novantesimo percentile, le precipitazioni medie giornaliere e l’escursione termica mensile – la firma climatica del territorio nella sua forma più distillata.
Infine, Record & eventi raccoglie i massimi e minimi storici e cataloga automaticamente gli eventi climatici estremi, dal caldo eccezionale alla siccità prolungata.

Si tratta, in fondo, di un progetto nato dalla curiosità e dalla passione per l’osservazione dell’ambiente che ci circonda. Pur senza pretese di valore scientifico assoluto, la continuità delle misure, la cura nella validazione dei dati e l’attenzione alla loro conservazione consentono di costruire nel tempo una testimonianza quantitativa del territorio e delle sue trasformazioni.

Il link: https://wx.i8zse.eu/storico