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Caratterizzazione stagionale delle precipitazioni in una stazione della Pianura Padana utilizzando due diversi pluviometri - disdrometri C. Caracciolo(1),

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Presentazione sul tema: "Caratterizzazione stagionale delle precipitazioni in una stazione della Pianura Padana utilizzando due diversi pluviometri - disdrometri C. Caracciolo(1),"— Transcript della presentazione:

1 Caratterizzazione stagionale delle precipitazioni in una stazione della Pianura Padana utilizzando due diversi pluviometri - disdrometri C. Caracciolo(1), M. Folegani(1), S. Natali(2), F. Prodi(1,3) (1) Dipartimento di Fisica, Università di Ferrara, Ferrara, Italia ( ) (2) Nubila s.a.s., Bologna, Italia (3) ISAC - CNR Gruppo Nubi e Precipitazioni, Bologna, Italia

2 COLLOCAZIONE DEGLI STRUMENTI Gli strumenti sono collocati presso il Dipartimento di Fisica dellUniversitá di Ferrara (torre a ~ 25 metri s.l.m.) Alto: Pludix (sinistra) (pluviometro-disdrometro in banda X, 9.5 GHz) ed il disdrometro di Joss- Waldvogel (JW) (destra). Destra: i sensori meteorologici ed il pluviometro a vaschetta basculante. La risoluzione temporale di ciascun strumento è 1 minuto.

3 DESCRIZIONE DEGLI STRUMENTI Il disdrometro di Joss-Waldvogel misura la distribuzione dimensionale delle gocce in modo continuo ed automatico. Esso trasforma il momento verticale di una goccia di pioggia che impatta sullo strumento (Area = 50 cm 2 ) in un impulso elettrico la cui ampiezza è funzione del diametro della goccia: U = 0.94 D 1.47, con U in Volts e D in mm. Una successiva analisi conduce alla distribuzione dimensionale delle gocce. L'intervallo diametrale delle gocce varia da 0.3 a 5 mm. Il disdrometro distingue in 20 classi dimensionali, distribuite piú o meno esponenzialmente sullintervallo disponibile. Il numero di gocce in ciascuna classe è integrato ogni minuto.

4 Lo strumento assume una distribuzione dimensionale di Marshall e Palmer (MP) (1948): N(D) = N 0 exp (- D) La densitá numerica delle gocce nella classe i- esima è: N(D i )=n i /(F t v(D i ) D i ) Lo strumento inoltre misura: R, LWC, Z, N 0,. N 0 = (1/ )(6!/ )4/3(M/Z)4/3(M) = (6!/ )1/3(M/Z)1/3

5 PLUDIX (PLUviometro DIsdrometro in banda X-9.5 GHz) PLUDIX è unapparecchiatura multifunzione utilizzata per il rilievo e la caratterizzazione di precipitazioni atmosferiche al livello del suolo. Le funzioni svolte sono le seguenti: rilevatore di presenza di precipitazione; identificatore del tipo di precipitazione (pioggia, neve, grandine); misuratore della distribuzione dimensionale delle idrometeore (gocce, fiocchi, chicchi) (disdrometro); misuratore dellintensità istantanea della precipitazione (pluviometro) (R in mm/h). Il sensore è costituito da un radar Doppler in banda X (9.5 GHz) ad onda continua di bassa potenza (10mW). Nei pressi del suolo ogni idrometeora si suppone cada con una velocitá terminale costante. Effetto Doppler. E' applicato un algoritmo di inversione del segnale per ricavare la distribuzione dimensionale delle idrometeore.

6 PIOGGIA: (Gunn e Kinzer, 1949): v = e -0.6 D (m/s) 0.2

7 CARATTERIZZAZIONE STAGIONALE DELLE PRECIPITAZIONI PRECIPITAZIONI TOTALI in mm. cadute sul Dipartimento di Fisica Nov 2001: 42.6 mm. Dic 2001: 3.2 Gen 2002: 22.2 Feb 2002: 21.4 Mar 2002: 3.0 Apr 2002: 79.2 Mag 2002: 93.2 TOTALE 7 MESI: mm. TOTALE dal 01/01/02 al 11/08/02: mm. Bollettino Agrometeorologico Emilia Romagna N 32/2002 CARTE DEL BILANCIO IDROCLIMATICO: i valori negativi indicano condizioni di deficit idrico

8 GENNAIO 2002 Le precipitazioni si sono sempre mantenute sotto i 3 mm/h CONFRONTO RA (mm) TB Pludix JW Si sono considerati solo valori di precipitazione superiori ai 0.2 mm/h, per ogni mese analizzato / / /01

9 FEBBRAIO 2002 Le precipitazioni si sono sempre mantenute sotto i 5 mm/h, esclusi due episodi temporaleschi in cui ha raggiunto anche i 12 mm/h CONFRONTO RA (mm) TB Pludix JW / / /02

10 CONFRONTO RA (mm) TB Pludix JW / / / /02

11 APRILE 2002 Le precipitazioni sono state intese, superando spesso i 20 mm/h CONFRONTO RA (mm) TB Pludix JW

12 CONFRONTO RA (mm) TB Pludix JW / / / / /04

13 CONFRONTO RA (mm) TB Pludix JW Le precipitazioni sono state soprattutto brevi ed intense, a carattere di rovesci raggiungendo anche i 60 mm/h MAGGIO /05

14 CONFRONTO RA (mm) TB Pludix JW / / / / /05

15 ANALISI DELLEVENTO DEL 07 FEBBRAIO 2002 ( ) La pioggia STRATIFORME è caratterizzata da ampi massimi, che sono caratteristici anche delle precipitazioni CONVETTIVE. Queste ultime sono caratterizzate da spettri relativamente allargati, con massimi piccati verso le alte frequenze, spesso di forma irregolare. Nelle piogge INTENSE lo spettro ha un massimo alle frequenze piú elevate (il limite è circa 600 Hz). Lo spettro è inoltre spesso interrotto, con una brusca decrescita. Ció è legato al fenomeno del break-up. STRATIFORME: picco attorno ai 400 Hz.

16 Coefficiente correlazione = 0.8 CONFRONTO DELLE PRECIPITAZIONI 07/02/2002 JW Pludix Basculante Tempo (min) R (mm/h) RA (mm)

17 CONFRONTO DELLE DISTRIBUZIONI DIMENSIONALI 44 Average DSD M n = C 0, D n N(D) dD = N 0 ( +n+1)/ +n+1 GAMMA = MP corresponding to the measured averaged rainfall intensity N(D) = N 0 exp (- D) ; ….. = gamma DSD (Ulbrich, 1983) N(D) = N 0 D exp (- D), which parameters were calculated following Tokay and Short (1996). =M 4 M 5 /(M 4 M 6 - M 5 2 ) = (M 6 /M 5 ) - 6 N 0 =M 5 +6 / ( +6) 07/02/ Λ (MP) = 4.1R (1/mm) N 0 =8000 (1/mm/m 3 )

18 Per calcolare i primi momenti (n=0,1,2,3,4,5,6) abbiamo utilizzato: n = A n 0, D n N(D, R)dD. Una legge di potenza n = c n R (n) è stata fittata per ciascun ordine n dei momenti. In seguito: (n)=(n+1) +, che rende possibile lidentificazione dei valori di e mediante regressione lineare. Sempére-Torres et. al. (1994 and 1998) La normalizzazione della DSD é: N(D, R)=R g(D/R ), e costanti. Se R è la variabile di riferimento, il momento di ordine n è: n = A n 0, D n N(D, R) dD, An costante n = c n R (n) (n)=(n+1) + dipende linearmente solo dal momento di ordine n c n = A n 0, x n g(x) dx, dipende sia da g che da n Se v(D)=3.778D 0.67 e n = R, valgono le seguenti condizioni: =1 0, x 3.67 g(x) dx = 3x10 -8 E possibile fittare la N(D, R) piú conveniente senza mediare o splittare i dati in classi di R (coerenza sequenziale). Tutte le espressioni analitiche precedentemente proposte per la DSD obbediscono a questa formula generale. NORMALIZZAZIONE DELLA DSD: PARAMETRIZZAZIONE MEDIANTE UN SOLO PARAMETRO

19 self-consistent JW Pludix Abbiamo testato la validità della formulazione, verificando la self-consistent. (, ) = (-0.27,0.27)=purely raindrop size-controlled rainfall; (, ) = (0,0.21)=Marshall and Palmer's (1948) exponential DSD; (, ) = (1,0)=purely raindrop concentration-controlled conditions (EQ DSD). Uijlenhoet (1999) ha trovato che condizioni di pure size- control possono avvenire in condizioni orografiche, mentre condizioni di pure number-control durante condizioni di equilibrio, e che differenti combinazioni di size-control e number control avvengono durante condizioni di pioggia stratiforme e convettiva (con la prima soprattutto size-controlled e lultima soprattutto number-controlled). Levento, come visto da Pludix, è spostato nella parte destra del grafico, indicando che la variabilità spazio- temporale della DSD è maggiormente controllata dalla concentrazione. ALGORITMO DI INVERSIONE

20 ANALISI DEGLI EVENTI DI NEVE E GRANDINE 13 DICEMBRE: NEVE La presenza nellatmosfera di idrometeore ghiacciate con basse velocitá terminali può originare una serie di picchi nella parte piú bassa dello spettro. I picchi indicano probabilmente una DSD discontinua, con diametri preferenziali. Probabilmente si tratta di particelle ghiacciate con un meccanismo dendritico di aggregazione, che conduce alla formazione di forme stabili con diametri preferenziali. Le frequenze Doppler hanno quindi valori discreti conducendo al tipico spettro ISPIDO nella parte bassa (~50 Hz). 21 FEBBRAIO: GRANDINE/PIOGGIA INTENSA Normalmente la presenza di grandine è indicata dalla parte alta dello spettro, con picchi oltre i 600 Hz. In questo caso il picco è attorno ai 550 Hz, indicando una leggera grandine mista a pioggia intensa.

21 Questa analisi ha dimostrato le buone capacità di Pludix nel misurare l'intensità di precipitazione e la distribuzione dimensionale con elevata accuratezza, se paragonato con un disdrometro classico ed un pluviometro. Allo stato attuale si sta testando un nuovo algoritmo di inversione che permetta di contare le gocce nellintervallo diametrale mm. Ci aspettiamo di avere dei migliori risultati. Lanalisi ha inoltre dimostrato che Pludix può facilmente discriminare tra qualunque tipo di idrometeora (come grandine, graupel, neve, drizzle, …), che nessun altro disdrometro classico o pluviometro fa. Pludix è inoltre particolarmente adatto per il controllo simultaneo su estese aree remote e puó inoltre essere considerato come un Present Weather Sensor (PWS). Ulteriori analisi e procedure di calibrazione condurranno a miglioramenti nelle prestazioni dello strumento. Nel futuro ci si propone inoltre di creare una rete di Pludix a scala regionale per meglio analizzare la variabilità spazio-temporale delle precipitazioni. CONCLUSIONI


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