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Workshop Il Centro Funzionale di supporto alla Protezione Civile della Regione Emilia - Romagna Martedì 24 giugno 2003 Bologna La Modellistica Meteorologica,

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Presentazione sul tema: "Workshop Il Centro Funzionale di supporto alla Protezione Civile della Regione Emilia - Romagna Martedì 24 giugno 2003 Bologna La Modellistica Meteorologica,"— Transcript della presentazione:

1 Workshop Il Centro Funzionale di supporto alla Protezione Civile della Regione Emilia - Romagna Martedì 24 giugno 2003 Bologna La Modellistica Meteorologica, la radarmeteorologia e il nowcasting per il sistema dei Centri Funzionali Tiziana Paccagnella ARPA ER-SMR

2 Medio termine 120 h (5 giorni) Breve termine 48/72 h Brevissimo termine 12/18 ore Catene modellistiche Now-casting 3 h T+0

3 The Consortium for Small-Scale Modelling (COSMO), formed in October 1998, has as members the national meteorological services of Germany (DWD), Switzerland (MeteoSchweiz), Italy (UGM), Greece (HNMS) and Poland (IMGW). Additionally, the regional and military services ARPA- SMR and AWGeophys within the member states are also participating. The general goal of COSMO is to develop, improve and maintain a non-hydrostatic limited-area atmospheric model which is used both for operational and for research applications by the members of COSMO

4 Progetto LAMI UGM ARPA-SMR Regione Piemonte Con contributo e supporto da –ARPA Liguria –ARPA Veneto –Regione Lombardia –Regione Marche –P.A. Trento –P.A.Bolzano –Regione Calabria –Regione Campania –CINECA

5 LAMI: configurazione operativa 7 km risoluzione orizzontale 35 livelli in verticale Condizioni Iniziali e condizioni al contorno : GME – Modello globale tedesco

6 Mappe LAMI su web

7 prova\FinestraAnimaz.html

8 DWD- Germania Dati modello globale GME CINECA Comp. Centre UGM Roma Osservazioni Run del modello ogni 12 ore00 12

9 Continuous Data Assimilation: Analysis Nudging BOUNDARY CONDITIONS: GME FORECASTS OBSERVATIONS To-2Dt To-DtTo Time To +Dt To+2Dt DATA ASSIMILATION LOKAL MODEL LAMI

10 Sviluppi a breve termine Arricchimento dei dati nel ciclo di assimilazione con i dati provenienti dalle reti locali Accoppiamento con la modellistica per la previsione dello stato del mare su tutte le coste italiane Implementazione di una suite sperimentale ad altissima risoluzione (2.8 km) Optimal use of model output sulla base delle informazioni derivanti dalla verifica oggettiva del sistema

11 Raccolta dati reti locali italiane per verifica LAMI

12 Principali temi di ricerca a carattere meteo-idrologico Riformulazione della parte adiabatica del modello con un nuovo sistema di coordinate verticali COSMO- Collaborazione col Dr. Luca Bonaventura MPI Amburgo Aggregazione-disaggregazione della QPF ai fini dellaccoppiamento con la modellistica idrologica GNDCI-RAM – Collaborazione con CIMA – Università di Firenze Accoppiamento con la modellistica idrologica sui bacini regionali Collaborazione con PROGEA – Università di Bologna Sperimentazione su casi studio per lottimizzazione delle parametrizzazioni fisiche alle varie risoluzioni COSMO – Collaborazione con ARPA Piemonte

13 Medio termine 120 h (5 giorni) Breve termine 48/72 h Brevissimo termine 12/18 ore Catene modellistiche Now-casting 3 h T+0

14 Developed at FSL/NOAA - Forecasting System Laboratory Mesoscale analysis system Exploitation of standard data (Synop, Metar, Temp) Surface data (local mesoscale network) Exploitation of unconventional data (Radar Z & V, Satellite, Profiler, aircraft report) Use of LAM products as background Local Analysis and Prediction System

15 18 June UTC. 85% relative humidity isosurface shaded with the corresponding temperature. a) LAPS analysis using METEOSAT IR and VIS data; b) LAPS analysis using only raob data. The 700 hPa horizontal wind vectors are also included. Allo stato attuale LAPS limplementazione operativa di LAPS presso ARPA- SMR copre il Nord-Italia con una risoluzione di 10 km su 21 livelli in verticale

16 Radarpluviometria I sistemi radar meteorologici sono sensori complementari nella valutazione del campo di precipitazione su tempi di accumulazione sufficientemente lunghi (alcune ora) Diventano elementi cruciali su scale di tempo brevi Forniscono una elevata risoluzione spazio-temporale A tuttoggi sono già presenti, verificate e disponibili tecniche di ripulitura del dato grezzo. Il network nazionale, attualmente in fase di completamento, fornirà una buona copertura della maggior parte del territorio.

17 Il Radar e il centro funzionale Occorre definire la risoluzione spaziale e lintervallo temporale opportuno per lutenza idrologica : 5 minuti e 2km x 2km per bacini di medie dimensioni Con queste richieste, un sistema accurato e calibrato raggiunge errori nelle precipitazioni cumulate orarie fino a 20-30% Quali sono le richieste per supportare la gestione dei rischi di natura idrologica su bacini di piccole dimensioni? Quali sono le richieste per supportare la gestione dei rischi di natura geologica?

18 07 May :04 Classificazione idrometeore

19 Ripulitura - Mappatura - Archiviazione Nowcasting

20 Combinazione Previsione

21 +1h +2h +3h Vettore spostamento T0T0

22 Medio termine 120 h (5 giorni) Breve termine 48/72 h Catene modellistiche Now-casting 3 h T+0 Brevissimo termine 12/18 ore

23 Purpose: frequently updated forecasts for operational use. Full exploitation of different data sources. Solution: implementation of a continuous data assimilation system. Technical Implementation: Use of LAPS coupled with the current LAM used (LAMBO) at SMR.

24 Lokal-LAPS LAMI 7 km lokal 18 h cluster pc linux ARPA-SMR Ciclo di assimilazione continua - Lokal-LAPS (7 km) ASSIMILAZIONE VARIAZIONALE DATI DA SATELLITE

25 Catene modellistiche T+0 Now-casting 3 h Brevissimo termine 12/18 ore Breve termine 48/72 h Medio termine 120 h (5 giorni)

26 Dim 2 Initial conditions Dim 1 LEPS – Limited area Ensemble Prediction System Dim 2 Possible evolution scenarios Dim 1 Initial conditions EPS and ensemble size reduction Cluster members chosen as representative members (RMs) LAM integrations driven by RMs LAM scenario

27 LEPS – Limited area Ensemble Prediction System Dim 2 Initial conditions Dim 1 LAM scenario PROBABILITY MAPS precipitation scenarios

28 Operational since November 2002

29 COSMO-LEPS INTEGRATION DOMAIN LOKAL MODELL 10 KM HORIZONTAL RESOLUTION

30

31 Mappa probabilità

32 Meteogramma COSMOLEPS

33 Sviluppi Accentramento osservazioni dai paesi COSMO per verifica oggettiva Coordinamento internazionale per verifica soggettiva da parte delle sale previsioni Estensione dellapproccio probabilistico alla modellistica accoppiata meteo-idrologica Sviluppi della metodologia: Aumento numero dei cluster Variazioni della tecnica di clusterizzazione

34 Raccolta dati Assimilazione Integrazione numerica (Post-elaborazione) Verifica oggettiva (e soggettiva)


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