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PROSA Presentazione dei prodotti della modellistica meteorologica Andrea Buzzi, Oxana Drofa Sotto-Sistema di Elaborazione Modellistica Numerica (S/S EMN)

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Presentazione sul tema: "PROSA Presentazione dei prodotti della modellistica meteorologica Andrea Buzzi, Oxana Drofa Sotto-Sistema di Elaborazione Modellistica Numerica (S/S EMN)"— Transcript della presentazione:

1 PROSA Presentazione dei prodotti della modellistica meteorologica Andrea Buzzi, Oxana Drofa Sotto-Sistema di Elaborazione Modellistica Numerica (S/S EMN) Team: A. Buzzi (resp. S/S) S. Davolio (resp. WP), O. Drofa (resp. WP), P. Malguzzi, F. Uboldi, A. Trevisan, F. Roccato CNR-ISAC, Bologna PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011

2 Il Sotto-Sistema di Modellistica meteorologica Numerica (S/S EMN) Modello BOLAM di previsione a media risoluzione, idrostatico Modello MOLOCH di previsione ad alta risoluzione, non idrostatico Analisi e previsioni su griglia da modello di previsione globale a bassa risoluzione (0.5°), idrostatico (GFS). Dati geografici (topografia, acqua, suolo, vegetazione...). Pre- processing di BOLAM Moduli di assimilazione Prodotti di PROSA S/S EPP e EPS derivati da osservazioni satellitari (precipitazione accumulata, neve, umidità del terreno). Prodotti previsionali (precipitazione "istantanea" e accumulata, totale, convettiva e nevosa; umidità del terreno, copertura nevosa) in diversi formati (grafici, binari, ASCII). Modulo post- processing di BOLAM Modulo post-processing di MOLOCH Modulo pre- processing (nesting) di MOLOCH INPUT OUTPUT Attività di ricerca PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011

3 OUTPUT PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011 Concetti di base della modellistica meteorologica 1904: Vilhelm Bjerknes riconosce che la previsione del tempo è fondamentalmente un problema deterministico ai valori iniziali. Questo richiede: la conoscenza con sufficiente precisione dello stato dellatmosfera ad un certo istante; la conoscenza con sufficiente precisione delle leggi che governano levoluzione temporale degli stati dell'atmosfera. La previsione meteorologica numerica è una disciplina recente che si è sviluppata nel corso della seconda metà del 1900, beneficiando del costante progresso nel campo del calcolo. La storia della previsione numerica è stata contrassegnata da alcune tappe fondamentali, decisive per levoluzione di questa disciplina, che sono brevemente ricordate nel seguito.

4 OUTPUT PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio : il primo tentativo di previsione numerica: L. Richardson Tra il 1916 e il 1923 Lewis Richardson tentò di risolvere le equazioni della previsione del tempo utilizzando i metodi del calcolo numerico. Richardson realizzò una previsione a 6 ore, che si rivelò tuttavia clamorosamente sbagliata e irrealistica. Richardson cercò di spiegare le ragioni del fallimento. Stimò che uomini sarebbero stati necessari per calcolare levoluzione del tempo alla stessa velocità di quella reale su tutto il globo (la fabbrica del tempo).

5 OUTPUT PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011 Courant, Friedrichs e Lewy, 1928 Nel 1928 che i matematici Courant, Friedrichs e Lewy studiarono in modo sistematico la maniera di approssimare le equazioni differenziali con i metodi alle differenze finite, determinando i criteri che devono essere soddisfatti per ottenere soluzioni stabili delle equazioni. Ciò portò alla formulazione noto criterio CFL per la stabilità delle soluzioni numeriche: numero di Courant dove ΔT è il passo temporale, ΔX è il passo della griglia e V è il massimo tra la velocità del vento e la velocità di propagazione delle onde interne (sonore, di gravità).

6 OUTPUT PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011 Nel 1950 Charney, Fjortoft e Von Neumann realizzarono la prima previsione numerica del tempo, utilizzando il primo calcolatore elettronico ENIAC. Fu utilizzato un modello barotropico (1 livello), integrando lequazione della vorticità quasi geostrofica (al posto delle equazioni complete del moto), definita da Charney due anni prima (anche grazie ai lavori precedenti di Rossby e altri) Questa equazione ha il vantaggio di essere più semplice e di non contenere, tra le possibile soluzioni, le onde sonore e quelle di gravità. Essa rappresenta una discreta approssimazione per i moti atmosferici a scala sinottica nella media troposfera. Charney, Fjortoft e Von Neumann: la prima previsione numerica, 1950

7 OUTPUT PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011 Gli avanzamenti hanno beneficiato in misura comparabile dei progressi tecnici nel settore del calcolo e di quelli scientifici del settore della Meteorologia dinamica e numerica. il rapporto tra il numero di operazioni effettuato negli attuali modelli globali e quello del primi modelli è di circa La potenza di calcolo è cresciuta dal 1950 di un fattore di circa Altrettanto importante è il miglioramento delle osservazioni su scala globale, soprattutto a partire dalla rete di radiosondaggi ad in iniziare dagli anni 40. Di recente sono divenute determinanti le osservazione da satelliti, ma anche da aerei, da boe etc. Si è passati dai modelli barotropici ai modelli baroclini multi-livelli (operativi dal 1955), che permettono di descrivere il principale meccanismo alla base dellinsorgenza delle perturbazioni atmosferiche, ossia linstabilità baroclina. Negli anni sessanta Hinkelmann in Germania e Phillips negli USA introducono le equazioni primitive (molto simili a quelle utilizzate da Richardson), più accurate per descrivere i moti atmosferici di scale inferiori ai 1000 km, anche se più costose in termini di tempo di calcolo. I modelli diventano globali e si introducono nuove tecniche di soluzione delle equazioni. Dal 1950 ad oggi …

8 PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011 Modelli globali e modelli ad area limitata - Quando il dominio di integrazione del modello meteorologico comprende tutta la superficie terrestre si parla di modello globale. -Un modello globale necessita solamente della definizione della condizione iniziale, cioè dei valori dei parametri su tutti i punti di griglia al tempo iniziale (a parte le condizioni nel suolo e nellalta atmosfera). - Un modello ad area limitata richiede le condizioni al contorno (laterali) derivate da un modello globale. Permette una risoluzione della griglia molto maggiore a parità di costo computazionale. OUT PUT

9 PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011 ECMWF, ~ 60 km (globale idrostatico) Swiss Model, 14 km (LAM idrostatico) BOLAM, 6.5 km (LAM idrostatico) MC2, 3 km (LAM non idrostatico) Precipitazione osservata, accumulata su 12 ore Esempi di previsione quantitativa della precipitazione (QPF) da diversi modelli (Progetto MAP, 1999)

10 OUTPUT PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011 Aumento nel tempo della risoluzione orizzontale dei modelli meteorologici Modello MOLOCH (ISAC): 2.3 km Modello ECMWF: attuale ~ 17 km.

11 OUTPUT PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011 Esempio dell'andamento negli anni della qualità delle previsioni numeriche ECMWF sull'Europa

12 OUTPUT PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011 Atmosfera e caos: limiti di predicibilità, previsioni probabilistiche... Edward Lorenz (MIT) alla fine anni 50 "scopre" il caos in sistemi dinamici semplificati che tuttavia modellano il comportamento dell'atmosfera. Lorenz (1963): l'impredicibilità dipende dalla (infinita) sensibilità alle condizioni iniziali: due stati iniziali, per quanto vicini tra loro, possono condurre in breve a stati molto diversi. Lorenz (1972): paradosso della farfalla: comunicazione dal titolo Predicibilità: possono i battiti delle ali di una farfalla in Brasile scatenare un tornado nel Texas?. Crescita degli errori nella condizione iniziale (raddoppio ogni 2 giorni sulla scala sinottica, meno di 2 ore sulla scala convettiva) e limite di predicibilità dellatmosfera (circa 15 giorni per la predicibilità deterministica globale - predicibilità del primo tipo). Lorenz (2006) - caos deterministico: quando il presente determina il futuro ma il presente approssimato non determina il futuro nemmeno approssimativamente.

13 OUTPUT PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011 Il modello BOLAM: principali elementi della componente dinamica Equazioni primitive con u, v, T v, q, p s, TKE come variabili principali (+ 5 variabili per la microfisica). Griglia ruotata C di Arakawa; coordinata verticale tipo σ ibrida p=p 0 σ –(p 0 -p s ) σ α, su griglia non uniforme, staggered di Lorenz. Schema di integrazione temporale split-explicit (per separare i modi di gravità) e forward-backward per questi ultimi; schema di avvezione WAF (Weighted Average Flux). Diffusione orizzontale della divergenza. Schema di rilassamento per le condizioni al contorno laterali. Codice parallelizzato con tecnica decomposizione di dominio per cluster HPC.

14 PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011 Le equazioni differenziali del moto alle derivate parziali idrostatiche in coordinate sigma σ eq. prognostiche eq. diagnostiche

15 OUTPUT PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011 "Fisica" e parametrizzazioni nei modelli Calcolo del bilancio idrico e termico dei primi strati di suolo vegetato (fino a qualche metro di profondità) e calcolo degli scambi di calore e vapore tra atmosfera e oceano Calcolo dei flussi radiativi in atmosfera, tendo conto delle nubi, e alla superficie

16 OUTPUT PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011 Parametrizzazione della "microfisica" e del ciclo dell'acqua associati alla precipitazione stratiforme Parametrizzazione della convezione atmosferica - solo nei modelli idrostatici o che non hanno risoluzione sufficientemente elevata (corrispondente a un passo di griglia < ~ 4 km) "Fisica" e parametrizzazioni (cont.)

17 OUTPUT PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011 Principali elementi della "fisica" e delle parametrizzazioni di BOLAM Radiazione: infrarossa e solare, interagente con le nubi, combinando due diversi modelli di trasferimento radiativo per efficienza di calcolo (Ritter & Geleyn and ECMWF RRTM - Rapid Radiative Transfer Model). Diffusione verticale: strato superficiale parameterizzazione dello strato limite, in funzione del numero di Richardson (schema E-l). Modello di suolo e vegetazione a 4 strati + livello skin. Include diversi effetti della vegetazione, dinamica del manto nevoso, calcolo dei flussi di acqua e calore nel suolo, ghiacciamento, formazione di pozze, runoff etc. Schema esplicito semplificato dei processi microfisici della precipitazione con 5 idrometeore (acqua e ghiaccio di nube, pioggia, neve, graupel). Parametrizzazione dei processi convettivi: basata sullo schema di Kain- Fritsch (Kain, 2004), riscritto (energia statica liquida) e modificato. Parametrizzazione del wave drag orografico.

18 OUTPUT PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011 Il modello BOLAM è stato messo a confronto con altri modelli sviluppati all'estero (Università, centri di ricerca, servizi meteorologici), in progetti internazionali quali il progetto COMPARE: The Comparison of Mesoscale Prediction and Research Experiments (WMO-WGNE), il progetto MAP, il MAP-DPHASE, progetti UE etc. Pur essendo stato sviluppato prevalentemente per scopi di ricerca, BOLAM è attualmente utilizzato anche operativamente nei seguenti centri: - ISAC (Bologna) - APAT (Roma) (ex DSTN) - CRA (Roma) (ex UCEA - variante DALAM) - ARPA Liguria (Genova) - ARPA Sardegna (Sassari) - NOA (Atene) - NCHMF (Hanoi) - Univ. di Addis Abeba (Etiopia)

19 OUTPUT PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011 Dinamica: non idrostatico, totalmente compressibile, variabili: u, v, w, T, P, q, TKE; griglia di Arakawa C grid; coordinata terrain-following; split del passo temporale, implicito per le onde sonore che propagano verticalmente, forward-backward per le onde che propagano orizzontalmente; avvezione WAF; dominio innestato in quello di BOLAM; codice parallelizzato con tecnica decomposizione di dominio per cluster HPC. Fisica: radiazione atmosferica, suolo e vegetazione, diffusione verticale: schemi simili a quelli di BOLAM; microfisica dettagliata delle nubi esplicita a 5 idrometeore, tutte soggette ad avvezione (WAF) e caduta (Drofa e Malguzzi, 2004, e sviluppi successivi). Il modello non idrostatico ad alta risoluzione MOLOCH

20 Modello MOLOCH Equazioni di base della dinamica: PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011

21 Coordinata verticale: di tipo 'terrain following', con graduale rilassamento verso superfici orizzontali procedendo verso l'alto. Modello MOLOCH (cont.) PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011 Fisica del modello: schema di calcolo dei processi di trasferimento radiativo (Geleyn + ECMWF); schema di calcolo dei processi di scambio turbolento in verticale (E-l); schema di calcolo dei processi di scambio alla superficie terrestre; schema dei processi idro-termici del suolo in presenza di coltre vegetata e nevosa; schema di calcolo dei processi microfisici relativi alla formazione delle nubi e delle precipitazioni in fase liquida e ghiacciata (5 variabili: acqua di nube, ghiaccio di nube, neve, graupel/grandine, pioggia). I processi convettivi, a differenza che nel modello BOLAM, sono rappresentati esplicitamente dalla dinamica del modello.

22 OUTPUT PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011

23 OUTPUT PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011

24 Attività di ricerca (WPs) del S/S EMN OUTPUT WP 1C3-A: Modellistica BOLAM - MOLOCH (A. Buzzi, O. Drofa, P. Malguzzi). WP 1C3-C: Assimilazione dei campi di precipitazione in BOLAM - MOLOCH (S. Davolio). WP 1C3-E: Assimilazione dei dati di umidità del suolo e di copertura nevosa in BOLAM - MOLOCH (O. Drofa, A. Buzzi). WP 1C3-G: Assimilazione dinamica (F. Uboldi, A. Trevisan). (*) WP 1C3-I: Borsa di Dottorato – Prodotti della modellistica numerica (C. Rendina, A. Buzzi, P. Malguzzi). (*) (*) ricerche non comportanti applicazioni/trasferimenti diretti ai prodotti di PROSA. PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011

25 Modellistica BOLAM - MOLOCH OUTPUT o Ulteriore sviluppo e test delle diverse componenti dei modelli BOLAM e MOLOCH, (dinamica, microfisica, parametrizzazioni, processi alla superficie e nel suolo), sviluppati presso l'ISAC. o Implementazione e ottimizzazione delle tecniche di calcolo parallelo su cluster in ambiente linux. o Messa a punto del modulo di pre-processing di BOLAM, che include trattamento dei dati di input (dal de-grib alla riduzione dei bias etc.), varie tecniche di interpolazione tra griglie numeriche, rotazione etc., definizione dell'orografia, dei parametri del suolo, applicazione di filtri, etc. o Messa a punto del modulo di post-processing di BOLAM e di quello di MOLOCH, per la definizioni di tutti i prodotti su griglie regolari e loro produzione nei diversi formati richiesti (binario grib, ASCII, grafici). o Messa a punto del modulo di pre-processing di MOLOCH, includente tutte le operazioni necessarie per il nesting, tendo conto delle diverse caratteristiche fisiche e dinamiche dei due modelli. PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011

26 Assimilazione dei campi di precipitazione in BOLAM - MOLOCH OUTPUT o Sviluppo e test del metodo basato sul metodo "latent heat nudging", con definizione dei diversi parametri dell'algoritmo e utilizzando la separazione tra precipitazione stratiforme e convettiva. o Analisi delle caratteristiche dei dati satellitari, prodotti di PROSA, da assimilare (precipitazioni orarie ottenute mediante tecnica blending). o Implementazione e ottimizzazione del metodo per l'assimilazione dei dati di precipitazione nei run di BOLAM all'interno del sistema PROSA. o Analisi dell'impatto sulle previsioni di BOLAM (case studies). o Sviluppo e test di una variante del metodo basato sul "latent heat nudging" per il mdello convection-resolving MOLOCH (senza separazione tra i tipi di precipitazione - ricerca). PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011

27 Assimilazione della precipitazione nel modello a media risoluzione BOLAM Schema di nudging: si introduce una modifica dei profili verticali di umidità specifica del modello, mediante termine aggiuntivo nelle equazioni, definito a seguito del confronto tra precipitazione osservata e prevista: k = indice di livello verticale del modello q(k) = profilo di umidità specifica prima della correzione q * (k) = profilo di umidità specifica di saturazione τ = tempo di rilassamento / frequenza di aggiornamento delle osservazioni (1 ora) ε = coefficiente di sovra/sotto saturazione υ = modulazione verticale del nudging = [0:1] ε, υ assumono valori diversi in funzione del tipo di precipitazione (convettiva o stratiforme). PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011

28 Assimilazione della precipitazione (prodotto EPP2_PC_BLE_01) nel modello a media risoluzione BOLAM Campi di precipitazione accumulata su 12 ore, previsti da BOLAM e validi alle 12 UTC dell 8 settembre A sinistra: stima di precipitazione da satellite (EPP2_PC_BLE). Al centro: previsione operativa dalle 00 UTC. A destra: previsione di precipitazione accumulata nello stesso intervallo con assimilazione della precipitazione derivata dalle osservazioni satellitari. PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011

29 Assimilazione dei dati di umidità del suolo e di copertura nevosa in BOLAM - MOLOCH OUTPUT o Sviluppo dell'algoritmo di interpolazione spaziale dei dati osservativi di superficie sulla griglia del modello BOLAM, basati su una variante della tecnica nota come "optimal interpolation", che tiene conto delle caratteristiche specifiche dei dati da assimilare. o Test e analisi dei risultati dell'assimilazione dei dati di umidità (contenuto idrico) superficiale del suolo e studio dell'impatto sulle previsioni di BOLAM (case studies). o Test e analisi dei risultati dell'assimilazione dei dati di contenuto idrico del manto nevoso e dell'impatto sulle previsioni di BOLAM (case studies). o L'assimilazione dei dati di superficie in BOLAM viene propagata in MOLOCH tramite il modulo di nesting Pre-Moloch. PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011

30 Assimilazione dei prodotti di superficie nel modello a media risoluzione BOLAM Attorno ogni nodo della griglia del modello viene definito un raggio di influenza R e, entro quale vengono cercati i punti con i dati osservativi disponibili. Il peso di un dato disponibile viene definito in funzione della distanza S i tra il punto del dato e il nodo della griglia del modello: dove A dipende dal tipo di dato. Per linterpolazione vengono usati gli incrementi V inc : differenza tra il valore di prima approssimazione e il valore osservato (nei punti di osservazione). Nel caso generale il valore definitivo della grandezza assimilata è: I valori nei nodi della griglia sono definiti da: In mancanza di informazioni dei parametri statistici sia dei dati osservativi che dei dati di prima approssimazione, lalgoritmo interpolante si riduce a: con dove P obs assume il significato di un rapporto tra l'errore che caratterizza il campo di prima approssimazione e quello delle osservazioni. PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011

31 Assimilazione dei prodotti EPS2_SMC_LR_N e EPS2_SWE_LR nel modello a media risoluzione BOLAM Campo di contenuto idrico specifico del suolo ottenuto mediante lassimilazione: utilizzando come campo di prima scelta la previsione della stessa quantità ottenuta dalla corsa precedente (12 ore prima) di BOLAM. Dati osservativi da assimilare: prodotti EPS2_SMC_LR_N a EPS2_SWE_LR; risoluzione 0.09x0.09 gradi, dominio 35.2°-47.6° N e 6.1°-20.4° E PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011

32 Assimilazione dinamica OUTPUT oValutazione della adattabilità delle tecniche di breeding delle perturbazioni alla stima delle instabilità della traiettoria che si sviluppano in un convection-resolving model (MOLOCH), in riferimento alla mesoscala gamma e ai fenomeni convettivi (BDAS: Breeding on the Data Assimilation System). oValutazione dell'applicabilità di tecniche di assimilazione nello spazio instabile (AUS: Assimilation in the Unstable Subspace) a sistemi non-idrostatici convection-resolving. oEsperimenti di assimilazione in MOLOCH utilizzando estesa sperimentazione di run paralleli in un case study di convezione intensa (alluvione di Marghera, sett. 2007). PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011 Orografia dell'area selezionata per le prove di assimilazione Precipitazione accumulata su 12 h (traiettoria "vera")

33 OUTPUT PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011 Esempio di crescita degli errori di previsione con e senza assimilazione della riflettività radar (generata mediante Operatore Osservazione), relativa alle componenti orizzontali del vettore velocità (RMS della lunghezza del vettore differenza) a diversi livelli in verticale. Campo di "errore", ovvero differenza tra "controllo" e stato "vero", alle 03h00. E rappresentato il modulo della differenza nel vento (m s-1) sul livello 5 di MOLOCH. Assimilazione dinamica (cont.)

34 Catena produttiva di un modello meteorologico OUTPUT PRE- PROCESSAMENTO PRE- PROCESSAMENTO: preparazione delle condizioni iniziali ed al contorno per le grandezze prognostiche del modello PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011 ELABORAZIONE DELLA PREVISIONE NUMERICA CON IL MODELLO ELABORAZIONE DELLA PREVISIONE NUMERICA CON IL MODELLO: risoluzione delle equazioni di evoluzione in tempo delle grandezze prognostiche del modello POST- PROCESSAMENTO POST- PROCESSAMENTO: - elaborazione dei valori previsionale delle grandezze prognostiche del modello; - definizione dei prodotti previsionali DATI DI USCITA DATI DI USCITA: preparazione dei set dei prodotti nei formati richiesti dall'utente

35 Modulo PRE-BOLAM: Pre-processamento del modello BOLAM OUTPUT Lettura e decodifica dati in input: analisi e previsione (per 72 ore) del modello meteorologico globale GFS (NOAA-NCEP, USA) a risoluzione 0.5x0.5° e 26 livelli in atmosfera per un dominio prescelto PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011 Correzione degli errori sistematici dei dati di input Definizione dei campi delle grandezze fisiografici del modello BOLAM Elaborazione delle grandezze superficiali di BOLAM Scrittura dei dati con le condizioni iniziali ed al contorno di BOLAM Interpolazione orizzontale e verticale dei campi delle grandezze meteorologiche dalla griglia dei dati di input alla griglia di BOLAM

36 Modulo PRE-BOLAM: Pre-processamento del modello BOLAM OUTPUT PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011 Esempio di interpolazione orizzontale dei dati di input di PRE-BOLAM: dalle griglia del modello GFS a quella di BOLAM

37 Modulo BOLAM: modello BOLAM OUTPUT Lettura dei dati in input: creati dal modulo di Pre- Bolam, inclusi eventuali moduli di assimilazione. Inizializzazione di tutte grandezze prognostiche e diagnostiche del modello. PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011 Inizio del ciclo di integrazione nel tempo Schema dei processi dinamici: avvezione, equazione di continuità, diffusione orizzontale Fine del ciclo di integrazi- one nel tempo Schemi dei processi fisici: trasferimento radiativo, convezione, microfisica delle nubi e della precipitazione, strato limite, diffusione verticale Eventuale aggiornamento delle grandezze dinamiche al contorno Eventuale scrittura dei dati di uscita Aggiornamento di tutte le grandezze prognostiche e diagnostiche

38 Modulo POST-BOLAM: Post-processamento del modello BOLAM OUTPUT Lettura dei dati di input prodotti dal modulo BOLAM PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011 Scrittura dei prodotti EMN2_BOL nel formato richiesto GRIB usando le librerie SW apposite Scrittura dei prodotti EMN2_BOL nel formato ASCII Creazione dei file "header" in formato convenzionale richiesto per tutti I prodotti EMN2_BOL Definizione delle varie grandezze previsionali richieste come prodotti del sistema PROSA Creazione delle immagini grafiche (prodotti EMN2_BOL) nel formato richiesto GIF

39 Modulo POST-BOLAM: Post-processamento del modello BOLAM OUTPUT PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011 Esempi dei prodotti EMN2_BOL creati con la catena produttiva del modello BOLAM: precipitazione accumulata in 24 ore, 30 gennaio Osservazioni: Bologna 8 mm, Rimini 14 mm, Roma 4 mm.

40 Modulo POST-BOLAM: Post-processamento del modello BOLAM OUTPUT PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011 Esempi dei prodotti EMN2_BOL creati con la catena produttiva del modello BOLAM: evoluzione del manto nevoso, 30 gennaio 2011.

41 Assimilazione dei dati OUTPUT Grandezze delle variabili prognostiche di "prima approssimazione" Grandezze delle variabili prognostiche di "prima approssimazione": analisi, previsioni del modello globale, previsioni del modello d'interesse ed altro. PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011 Dati osservativi Dati osservativi: dati provenienti da rete di osservazione meteorologica, da sorgenti varie di telerilevamento: satelliti, radar meteorologici etc. Procedura di assimilazione: elaborazione dei dati in input usando diversi algoritmi matematici e ipotesi fisiche. Condizioni iniziali per le grandezze prognostiche del modello Può essere interpretata come Pre-Processamento di un livello superiore. Scopo dell'assimilazione è definire le condizioni iniziali (campi delle grandezze prognostiche del modello) con l'utilizzo di più dati osservativi elaborati in modo adeguato.

42 Modulo PRE-MOLOCH: Pre-processamento del modello MOLOCH OUTPUT Lettura dati in input: previsione (da +12 a +60 ore) del modello BOLAM PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011 Definizione dei campi delle grandezze fisiografici del modello MOLOCH Interpolazione orizzontale e verticale dei campi delle grandezze meteorologiche dalla griglia di BOLAM alla griglia di MOLOCH Elaborazione delle grandezze superficiali di MOLOCH Scrittura dei dati con le condizioni iniziali ed al contorno di MOLOCH

43 Modulo PRE-MOLOCH: Pre-processamento del modello MOLOCH OUTPUT PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011 Esempio di interpolazione orizzontale dei dati di input di PRE-MOLOCH: dalle griglia di BOLAM a quella di MOLOCH.

44 Modulo MOLOCH: modello MOLOCH OUTPUT Lettura dei dati in input: creati dal modulo di Pre- Moloch. Inizializzazione di tutte grandezze prognostiche e diagnostiche del modello. PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011 Inizio del ciclo di integrazione nel tempo Schema dei processi dinamici: avvezione, equazione di continuità, diffusione orizzontale Fine del ciclo di integrazi- one nel tempo Schemi dei processi fisici: trasferimento radiativo, microfisica delle nubi e della precipitazione, strato limite, diffusione verticale Eventuale aggiornamento delle grandezze dinamiche al contorno Eventuale scrittura dei dati di uscita Aggiornamento di tutte le grandezze prognostiche e diagnostiche

45 Modulo POST-MOLOCH: Post-processamento del modello MOLOCH OUTPUT Lettura dei dati di input prodotti dal modulo MOLOCH PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011 Scrittura dei prodotti EMN3_MOL nel formato richiesto GRIB usando le librerie SW apposite Scrittura dei prodotti EMN3_MOL nel formato ASCII Creazione dei file "header" in formato convenzionale richiesto per tutti I prodotti EMN3_MOL Definizione delle varie grandezze previsionali richieste come prodotti del sistema PROSA Creazione delle immagini grafiche (prodotti EMN3_MOL) nel formato richiesto GIF

46 Modulo POST-MOLOCH: Post-processamento del modello MOLOCH OUTPUT PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011 Esempi dei prodotti EMN3_MOL creati con la catena produttiva del modello MOLOCH: precipitazione accumulata in 24 ore, 30 gennaio Osservazioni: Bologna 8 mm, Rimini 14 mm, Roma 4 mm.

47 Modulo POST-MOLOCH: Post-processamento del modello MOLOCH OUTPUT PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011 Esempi dei prodotti EMN3_MOL creati con la catena produttiva del modello MOLOCH: evoluzione del manto nevoso, 30 gennaio 2011.

48 Moduli SW elaborati interamente in ambito PROSA SW_EMN2_PRE_BOLAM (pre-processing di BOLAM) riceve in input l'analisi e la previsione del modello globale GFS (NOAA-NCEP, USA) con l'intervallo di 3 ore per un periodo 60 ore e i dataset fisiografici; corregge gli errori sistematici dei dati di input basandosi sui risultati della ricerca; definisce la griglia e i livelli verticali del modello; esegue la definizione della grandezze fisiografiche sulla griglia del modello; effettua l'interpolazione orizzontale dei campi di tutte la grandezze prognostiche dalla griglia di input alla griglia di output; calcola le correzioni dovute alla differenza di orografia tra le due griglie ed esegue l'interpolazione sui livelli del modello; definisce le grandezze al suolo in accordo con i parametri fisiografici. SW_EMN2_POST_BOLAM (post-processing di BOLAM) riceve in input i file creati dal modello BOLAM in un formato appositamente rielaborato; scrive i prodotti nei formati GRIB, ASCI e PPF (formato di lavoro); esegue la procedura grafica che, usando i dati in un formato PPF, crea i prodotti in formato PNG; esegue la conversione del formato PNG in formato GIF, richiesto dai requisiti dei prodotti; esegue il controllo di presenza di tutti i prodotti creati dal modello BOLAM; crea gli header file per tutti i prodotti secondo i requisiti stabiliti. PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011

49 Moduli SW elaborati interamente in ambito PROSA SW_EMN3_ASSIM_EPP_BOLAM (assimilaz. della precip.) controlla la presenza dei dati di input per un periodo di 12 ore; riceve in input i file con il prodotto EPP2_PC_BLE_01; decodifica i dati di input; esegue l'interpolazione dai punti con i dati osservativi ai nodi della griglia di BOLAM; scrive i dati nei file di lavoro; esegue la corsa di BOLAM attivando la procedura di assimilazione dinamica dei dati preparati con la tecnica di nudging. SW_EMN3_ASSIM_EPS_BOLAM (assimilaz. neve e umidità del suolo) controlla la presenza dei prodotti EPS2_SMC_LR_N ed EPS2_SWE_LN; riceve in input i file con il prodotti specificati ed il file di output del modello BOLAM creato con la corsa precedente; decodifica i dati di input; esegue l'interpolazione dal campo di prima approssimazione sui punti dei dati osservativi; definisce gli incrementi sui punti di osservazione; definisce il campo degli incrementi sui nodi del modello BOLAM applicando una tecnica appositamente elaborata; esegue la definizione del campo assimilato; scrive il file di input per il modello BOLAM. PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011

50 Moduli SW elaborati interamente in ambito PROSA SW_EMN3_PRE_MOLOCH (pre-processing di MOLOCH) riceve in input la previsione del modello BOLAM con l'intervallo di 1 ora per un periodo 48 ore e i dataset fisiografici; definisce la griglia e i livelli verticali del modello; esegue la definizione della grandezze fisiografiche sulla griglia del modello; effettua l'interpolazione orizzontale dei campi di tutte la grandezze prognostiche dalla griglia di input alla griglia di output; calcola le correzioni dovute alla differenza di orografia tra le due griglie ed esegue l'interpolazione sui livelli del modello; definisce le grandezze al suolo in accordo con i parametri fisiografici. SW_EMN3_POST_MOLOCH_PROSA (post-processing di MOLOCH) riceve in input i file creati dal modello MOLOCH in un formato appositamente rielaborato; scrive i prodotti nei formati GRIB, ASCI e GRIB2; esegue la procedura grafica che, usando i dati in formato GRIB2, crea i prodotti in formato PNG; esegue la conversione del formato PNG in formato GIF, richiesto dai requisiti dei prodotti; esegue il controllo di presenza di tutti i prodotti creati dal modello MOLOCH; crea gli header file per tutti i prodotti secondo i requisiti stabiliti. PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011

51 PRODOTTO EMN2_PPTI_BOL EMN2_PPCI_BOL DESCRIZIONE Previsione di precipitazione totale "istantanea" al suolo calcolata mediante modello BOLAM a media risoluzione (V2) includente (V3): - l'assimilazione del prodotto EPP2_BLE_01; - l'assimilazione dei prodotti EPS2_SMC_LR_N e EPS2_SWE_LR; - l'assimilazione congiunta dei prodotti EPP2_BLE_01, EPS2_SMC_LR_N e EPS2_SWE_LR. Previsione di precipitazione convettiva "istantanea" al suolo calcolata mediante modello BOLAM a media risoluzione (V2) includente (V3): - l'assimilazione del prodotto EPP2_BLE_01; - l'assimilazione dei prodotti EPS2_SMC_LR_N e EPS2_SWE_LR; - l'assimilazione congiunta dei prodotti EPP2_BLE_01, EPS2_SMC_LR_N e EPS2_SWE_LR. Prodotti previsionali di Modellistica meteorologica PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011

52 PRODOTTO EMN2_PPNI_BOL EMN2_PPC_BOL DESCRIZIONE Previsione di precipitazione nevosa "istantanea" al suolo calcolata mediante modello BOLAM a media risoluzione (V2) includente (V3): - l'assimilazione del prodotto EPP2_BLE_01; - l'assimilazione dei prodotti EPS2_SMC_LR_N e EPS2_SWE_LR; - l'assimilazione congiunta dei prodotti EPP2_BLE_01, EPS2_SMC_LR_N e EPS2_SWE_LR. Previsione di precipitazione totale, convettiva e nevosa accumulata in 3, 6, 12, 24 ore al suolo calcolata mediante modello BOLAM a media risoluzione (V2) includente (V3): - l'assimilazione del prodotto EPP2_BLE_01; - l'assimilazione dei prodotti EPS2_SMC_LR_N e EPS2_SWE_LR; - l'assimilazione congiunta dei prodotti EPP2_BLE_01, EPS2_SMC_LR_N e EPS2_SWE_LR. Prodotti previsionali di Modellistica meteorologica PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011

53 Prodotti previsionali di Modellistica meteorologica PRODOTTO EMN2_PSE_BOL EMN2_PSM_BOL DESCRIZIONE Previsione di equivalente in acqua della neve calcolata mediante modello BOLAM a media risoluzione (V2), includente (V3): - l'assimilazione del prodotto EPP2_BLE_01 (precip. osserv. con tecnica blended); - l'assimilazione dei prodotti EPS2_SMC_LR_N (umid. suolo a bassa ris.) e EPS2_SWE_LR (equiv. in acqua della neve); - l'assimilazione congiunta dei prodotti EPP2_BLE_01, EPS2_SMC_LR_N e EPS2_SWE_LR. Previsione di umidità del terreno calcolata mediante modello BOLAM a media risoluzione (V2), includente (V3): - l'assimilazione del prodotto EPP2_BLE_01; - l'assimilazione dei prodotti EPS2_SMC_LR_N e EPS2_SWE_LR; - l'assimilazione congiunta dei prodotti EPP2_BLE_01, EPS2_SMC_LR_N e EPS2_SWE_LR. PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011

54 PRODOTTO EMN3_PPTI_MOL EMN3_PPNI_MOL EMN3_PPC_MOL DESCRIZIONE Previsione di precipitazione totale "istantanea" al suolo calcolata mediante modello MOLOCH ad alta risoluzione Previsione di precipitazione nevosa "istantanea" al suolo calcolata mediante modello MOLOCH ad alta risoluzione Previsione di precipitazione totale, convettiva e nevosa accumulata in 1, 3, 6, 12, 24 ore al suolo calcolata mediante modello MOLOCH ad alta risoluzione Prodotti previsionali di Modellistica meteorologica PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011

55 PRODOTTO EMN3_PSE_MOL EMN3_PSM_MOL DESCRIZIONE Previsione di equivalente in acqua della neve calcolata mediante modello MOLOCH ad alta risoluzione. Previsione di umidità del terreno calcolata mediante modello MOLOCH ad alta risoluzione. Prodotti previsionali di Modellistica meteorologica PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011

56 Specifiche dei Prodotti di Modellistica meteorologica a media risoluzione Prodotti: EMN2_PSE_BOL, EMN2_PSM_BOL, EMN2_PPTI_BOL, EMN2_PPCI_BOL, EMN2_PPNI_BOL, EMN2_PPC_BOL Strumento/metodo Dati di ingresso Modello numerico di previsione meteorologica ad area limitata BOLAM: 1) includente procedure di assimilazione del prodotto EPP2_PC_BLE_01; 2) includente procedure di assimilazione dei prodotti EPS2_SMC_LR_N e EPS2_SWE_LR; 3) includente procedure di assimilazione sia del prodotto EPP2_PC_BLE_01 che dei prodotti EPS2_SMC_LR_N e EPS2_SWE_LR. Campi su griglia di variabili meteorologiche (T, P, U, V, q etc.) in atmosfera e al suolo, analizzati e previsti (a cadenza 3 ore) dal modello globale di previsione meteorologica GFS (NOAA-NCEP, USA). I campi sono aggiornati ogni 12 ore, con condizioni iniziali riferite alle 00:00 e alle 12:00 UTC di ogni giorno. Dati geografici (orografia, vegetazione, suolo etc.). Prodotti di PROSA S/S EPP e EPS (precipitazione accumulata, neve, umidità del terreno). PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011

57 Frequenza dei dati di uscita delle previsioni Frequenza di aggiornamento dei prodotti previsionali Tempo di elaborazione Risoluzione spaziale Indici di qualità e di affidabilità Indice di accuratezza Formati 1 ora 12 ore 1 ora Griglia regolare di passo 11 km Non definibili Definito da apposita procedura validazione, esclusi i prodotti EMN2_PSE_BOL e EMN2_PSM_BOL GRIB, GIF, ASCII Prodotti: EMN2_PSE_BOL, EMN2_PSM_BOL, EMN2_PPTI_BOL, EMN2_PPCI_BOL, EMN2_PPNI_BOL, EMN2_PPC_BOL Specifiche dei Prodotti di Modellistica meteorologica a media risoluzione PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011

58 Prodotti: EMN3_PSE_MOL, EMN3_PSM_MOL, EMN3_PPTI_MOL, EMN3_PPNI_MOL, EMN3_PPC_MOL Strumento/metodo Dati di ingresso Frequenza dei dati di uscita della previsione Frequenza di aggiornamento dei prodotti previsionali Tempo di elaborazione Modello numerico non-idrostatico di previsione meteorologica ad area limitata MOLOCH Previsioni del modello BOLAM (la condizione iniziale coincide con la scadenza +12 ore della previsione di BOLAM). Dati geografici (orografia, vegetazione, suolo etc.). 30 minuti 12 ore 2 ore 30 minuti Specifiche dei Prodotti di Modellistica meteorologica ad alta risoluzione (V3) PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011

59 Risoluzione spaziale Indici di qualità e di affidabilità Indice di accuratezza Formati Griglia regolare di passo 2.5 km Non definibili È definibile da una apposita validazione, esclusi i prodotti EMN3_PSE_MOL e EMN3_PSM_MOL GRIB, GIF, ASCII Prodotti: EMN3_PSE_MOL, EMN3_PSM_MOL, EMN3_PPTI_MOL, EMN3_PPNI_MOL, EMN3_PPC_MOL Specifiche dei Prodotti di Modellistica meteorologica ad alta risoluzione PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011

60 Esempio di Prodotto EMN3_PPTI_MOL: Previsione di precipitazione totale istantanea calcolata mediante modello MOLOCH ad alta risoluzione (immagini in formato GIF) Precipitazione totale (pioggia e neve) istantanea (accumulata su 30 min) prevista dal modello MOLOCH operante ad alta risoluzione, per la corsa iniziata alle 00 del 7/11/2009. A sinistra campo a +30 ore di previsione; a destra a +36 ore. PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011

61 Esempio di Prodotto EMN3_PPC_MOL: Previsione di precipitazione totale accumulata calcolata mediante modello MOLOCH ad alta risoluzione Precipitazione totale (pioggia e neve) prevista dal modello MOLOCH operante ad alta risoluzione, accumulata nel periodo di 12 ore delle 00 alle 12 UTC del 8/11/2009, per corse del modello iniziate a due diversi istanti di previsione: a sinistra previsione a +12 ore, a destra previsione a +36 ore. Immagine Meteosat, 8/11/ UTC, e corrispondente previsione a +6 ore della MSLP di BOLAM. Si osserva la presenza di un ciclone sullItalia. PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011

62 Esempio di Prodotto EMN3_PSE_MOL: Analisi di equivalente in acqua della neve calcolata mediante modello BOLAM PROSA GFS PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011

63 Esempio di Prodotti relativi a due episodi di precipitazione nevosa sullItalia: EMN3_PPC_MOL (neve accumulata su 24 ore, a sinistra) EMN3_PSE_MOL (manto nevoso, a destra) Precip. nevosa accumulata su 24 ore, cond. iniziale del 17/12/2010, 12 UTC. Manto nevoso previsto per il 31/01/2011, 00 UTC, cond. iniziale del 30/01/2011, 00 UTC. PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011

64 Esempio di Prodotto EMN3_PSM_MOL: Previsione di umidità del terreno calcolata mediante modello MOLOCH ad alta risoluzione Previsione a 24 ore valida il 27/08/2010 Previsione a 24 ore valida il 7/02/2011 PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011

65 Conclusioni Tutti i prodotti del S/S EMN PROSA sono disponibili presso il sistema in modalità operativa, aggiornati quotidianamente ogni 12 ore, nei formati previsti dal progetto. PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011

66 OUTPUT PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011 Nell'ambito della Intesa Operativa tra il Dipartimento della Protezione Civile e ISAC- CNR, è in corso un'attività di ricerca di modellistica meteorologica, che ha consentito la messa a punto presso ISAC di un sistema sperimentale di previsioni meteorologiche dalla scala globale a quella locale, mediante i modelli GLOBO, BOLAM e MOLOCH. GLOBO: modello globale derivato da BOLAM e utilizzato per simulazioni e previsioni su tutto il globo. Sviluppato negli ultimi anni, opera su una griglia in coodinate sferiche. E' utilizzato sia per previsioni a medio termine (presso ISAC sono effettuate sperimentalmente previsioni a 6 giorni, a risoluzione di circa 33 km, partendo dalle analisi NOAA-NCEP. Vengono pubblicate verifiche mensili. GLOBO è utilizzato inoltre per formulare previsioni mensili probabilistiche delle anomalie di temperatura e precipitazione che vengono fornite al DPC. Ognuna di tali previsioni richiede di effettuare 74 previsioni "deterministiche" globali della durata di circa 35 giorni. htm

67 OUTPUT PROSA - Formazione - Dipartimento Protezione Civile, Roma febbraio 2011 Inoltre nel sito: e quello appositamente creato per il DPC: sono mostrate mappe e semplici animazioni di previsioni quotidiane medinate una catena BOLAM-MOLOCH che opera una volta al giorno (condizioni iniziali alle 00 UTC).


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