L’indice di primavera indica l’inizio dello sviluppo della vegetazione in primavera espresso come deviazione del numero di giorni rispetto alla media pluriennale 1991-2020. L’indice è calcolato annualmente e riassume le fasi fenologiche della primavera. Poiché la temperatura è un fattore determinante per lo sviluppo delle piante, l’indice di primavera si presta come grandezza per visualizzare le conseguenze del cambiamento climatico sulla vegetazione.
L’indice di primavera viene calcolato sulla base delle prime dieci fasi fenologiche primaverili ed è aggiornato alla fine di maggio di ogni anno. Esso tiene conto delle osservazioni effettuate nel rispettivo anno in circa 80 stazioni della rete di osservazione fenologica che dispongono di serie di dati sufficientemente lunghe.
Nel 2023, lo sviluppo della vegetazione primaverile è avvenuto con 3 giorni di anticipo rispetto alla media a lungo termine del periodo 1991-2020 e può quindi essere considerato come “normale”. La fioritura dei cespugli di nocciolo è iniziata già a partire dall’inizio di gennaio, mai così presto dall’inizio delle osservazioni nel 1953, con un anticipo medio di 23 giorni rispetto alla norma. Il farfaro (tossilagine comune) è fiorito a partire da metà febbraio e l’anemone bianca in modo esteso da metà marzo con un anticipo di 6 – 9 giorni sulla media. Gli alberi da frutta sono fioriti in aprile in linea con il periodo normale, poiché il clima fresco del mese di aprile ha rallentato lo sviluppo della vegetazione. Anche lo spiegamento fogliare delle latifoglie è avvenuto in linea con la media a partire dall’inizio di aprile, con un leggero ritardo di 0 - 4 giorni. Lo spiegamento delle foglie del faggio è stato osservato più frequentemente a partire dal 20 aprile.
Per caratterizzare la primavera fenologica nel suo insieme, si utilizzano le dieci seguenti fasi fenologiche, che ricorrono tra gennaio e maggio:
La deviazione dalla data media di inizio della fase è determinata con l’aiuto dell’analisi delle componenti principali. Questa tecnica è particolarmente indicata per strutturare, semplificare e rappresentare grandi serie di dati, come pure per filtrare la dipendenza spaziale e temporale. Il risultato dell’analisi relativa alla prima componente principale viene trasformato in deviazione del numero di giorni rispetto alla media.