I Modelli di Previsione dei Mari Regionali Italiani utilizzati nel progetto PRIMI E.Napolitano(A), R.Sorgente (C), L.Fazioli (C), A.Olita (C) R.Iacono.

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1 I Modelli di Previsione dei Mari Regionali Italiani utilizzati nel progetto PRIMI E.Napolitano(A), R.Sorgente (C), L.Fazioli (C), A.Olita (C) R.Iacono (A), A.Guarnieri (B), P.Oddo (B) R.Iacono (A), A.Guarnieri (B), P.Oddo (B) (A) ENEA UTMEA_CLIM (Unità Tecnica di Modellistica Energetica e Ambientale- Laboratorio di Clima) (B)INGV Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia, Bologna (C)CNR - Istituto Ambiente Marino Costiero, Oristano INGV Implementazione nuovo metodo per assimilazione dati OS CNR ISMAR-ISAC (A. Griffa, E. Zambianchi) CNR

2 Modelli Regionali Italiani TYRR-POM SCRMFS AREG

3 1) MFS- Model: Risoluzione spaziale 1/16° x 1/16°; risoluzione temporale 1d 2) ECMWF data: Risoluzione spaziale 1/4° x 1/4°; risoluzione temporale 6h 3) SKIRON data: Risoluzione spaziale 1/10° x 1/10°; risoluzione temporale 1h ModelloRisoluzione spazialeForzanti mariniForzanti atmosferici POM-TYRR Orizzontale 2km Verticale 40 σ MFS1671 (INGV) ECMWF SCRMFS Orizzontale 3.5km Verticale 30 σ MFS1671 (INGV) ECMWF (3) SKIRON– IASA AREG Orizzontale 2.2km Verticale 31 σ MFS1671 (INGV) ECMWF Sistemi operativi regionali di previsione dello stato dei mari Italiani

4 Weather Forecast Mediterranean OGCM MFS1671 air-sea coupling algorithms Boundary Conditions Forecast Coastal Models WEB Data assimilation OCEAN 3d-VAR SOFA Downscaling WEB End Users Data Assimilation Sea Level Anomaly Sea Surface Temperature In situ temperature profile OCEAN BASIN FORCING ATMOSPHERIC FORCING OCEAN REGIONAL FORCING SST CNR-ISAC Catena Operativa

5 Modello a scala di bacino MFS1671  REFERENCES: Flather, R.A: A tidal model of the northwest European continental shelf, Memories de la Societe Royale des Sciences de Liege, 6(10), 141-164, 1976; Marchesiello, P., Mc Williamns, J. C., and Shchepetkin A.: Open boundary conditions for long-term integration of regional oceanic models, Ocean Modeling, 3, 1-20, 2001;  REFERENCES: Pinardi, N., Allen, I., Demirov, E., De May, P., Korres, G., Lascaratos, A., Le Traon, P.Y., Maillard, C.: The implementation ocean forecasting system: first phase of implementation (1998.2001); Annales Geophysicae, 21, 3-20, 2003; Dobricic, S., Pinardi, N., Adani, M., Tonani, M., Fratianni. C., Bonazzi, A., Fernandez, V.: Daily oceanographic analyses by the Mediterranean basin scale assimilation system, Ocean Sci., 3, 149-157, 2007. Tonani, M., Pinardi, N., Dobricic, S., Pujol, I. And Fratianni, C.: A high resolution free-surface model of the Mediterranean Sea, Ocean Sci., 4, 1- 14, 2008; Oddo, P. and Pinardi, N.: Lateral open boundary conditions for nested limited area models: A scale selective approach. Ocean Modelling, 20, 134-156, 2008;

6 Condizioni alla superficie & parametrizzazioni Flusso di Momento: Flusso di calore: Flusso di sale:  REFERENCES: Hellerman, S. and Rosenstein, M: Normal wind stress over the world ocean with error estimates, J. Phys. Ocean., 13, 1093-1104, 1983; Reed, R. K.: On estimating insolation over ocean, J. Phys. Oceanogr., 17, 854-871, 1977; Budyko, M.I.: Atlas of the heat balance of the earth, Glabnaia Geofizicheskaia Observatoriia, Moscow, pp. 69, 1963; Bignami, F., Marullo, S., Santoleri, R., and Schiano, M.A.: Long-wave radiation budget in the Mediterranean Sea, J. Geophys. Res., 100(c2), 2501- 2514, 1995; May, P. W.: Climatological flux estimate in the Mediterranean Sea: Part I. Winds and wind stresses. NORDA Tech, Rep., Vol. 54, oag. 58, 1982; Castellari, S., Pinardi, N. And Leaman, K.: A model study of air-sea interactions in the Mediterranean Sea, J. Mar. Syst., 18, 89-114, 2000;

7 ModelloPOM Risoluzione orizzontale2.2 Km Risoluzione verticale 31 σ31 σ Fiumi Po: medie giornaliere osservate Medie mensili climatologiche Forzante Atmosfeico ECMWF 6-h + precipitazioni climatologiche Condizioni ai bordi laterali MFS valori medi giornalieri O.T.I.S snapshots orari per SSH Condizione inizialeMFS interannual run Previsioni (giornaliere)+7 giorni Simulazioni+7 giorni AREG Adriatic REGional Operational Forecasting System

8 Alcuni risultati AREG Profili medi (2000…2007) mareografi stazioni * Validazione dell’elevazione superficiale 2003

9 Prodotti e Servizi: AREG http://gnoo.bo.ingv.it/afs

10 POM-TYRR Tyrrenyan Operational Forecasting System ModelloPOM Risoluzione orizzontale 1/48°, 2 Km Risoluzione verticale 41 σ Longitudine 08.80°E - 16.29°E Latitudine 36.68°N - 44.50°N FiumiNO Forzante Atmosfeico ECMWF 0.25°, 6-h Condizioni ai bordiMFS valori medi giornalieri Condizione inizialeInterpolazione Bilineare AssimilazioneNO Previsioni (giornaliere)+7 giorni MGVSDLMMGVSDLM HINDCAST FCSTCAST

11 24h 72h 120h SST AVHRR Alcuni risultati POM-TYRR

12 Prodotti e Servizi: http://clima.casaccia.enea.it POM-TYRR

13 ModelloPOM Latitudine 8.95°E-16.98°E Longitudine 30.95°N-39.48°N Risoluzione orizzontale 1/32°, ~ 3.5 Km Risoluzione verticale 30 σ (double log) Punti di griglia (x,y)257, 273 FiumiNO Forzante AtmosfeicoSKIRON 1-h, ECMWF 6-h Condizioni ai bordi lateraliMFS valori medi giornalieri Condizione inizialeVIFOP (Slave mode) Previsioni+5 giorni SCRMFS The SiCily strait Regional Model Operational Forecasting System OGCM FORECAST J+2 J+3 J+4 J+5 J+1 J+2J+3J+4J+5 J+1 J+6 …..J+10 Cold start (VIFOP) Warm start ECMWF Weather Forecast Weather Forecast MFS1671 Forecast Regional Forecast Spin-up time Catena operativa

14 VALIDAZIONE OFF-LINE: SCRM & OPA Vs DATASET 1KM http://oceancolor.gsfc.nasa.gov/ Alcuni risultati SCRMFS Validazione Off-line Level-2 MODIS - Aqua satellite data 17 Feb 2010 Schema dei cicli di forecast SSTSS=(1-RMSE 2 /STD 2 ) 100 RMSE=(BIAS(x,y,t) 2 /N)

15 Conclusioni:  Ogni giorno sono prodotti dai +5giorni ai +7giorni di campi di previsione in NRT per il Mar Tirreno, Stretto di Sicilia e Mar Adriatico.  Tutti i campi di previsione per i Mari regionali Italiani sono disponibili ogni giorno in modalità grafica sul Web.  I sistemi di previsione costituiscono la base per applicazioni quali: » Oil spill » Supporto alle attività di pesca » Save and rescue » Wheather-routing

16 Implementazione nuovo metodo per assimilazione dati OS CNR ISMAR-ISAC (A. Griffa, E. Zambianchi) Lo scopo e’ di usare i dati da satellite insieme ai risultati dei modelli per migliorare la predizione dell’evoluzione di macchie di petrolio. Immagini successive di una macchia rilevate da satellite vengono usate per correggere la velocità u del modello e quindi il trasporto della macchia stessa Il metodo e’ stato sviluppato e testato nel Mar Ligure I risultati sono stati pubblicati su Ocean Modelling, 33 (2010), pp. 190-203 (ovviamente citando il progetto PRIMI) [IF 2.236]

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18 Esempio risultati ● Il colore indica la concentrazione del tracciante (macchia d’olio). ● Le osservazioni del tracciante da satellite simulate (“truth”) sono usate per correggere il campo di velocita’ del modello (“model”) ● I risultati ottenuti con la correzione (“estimate”) sono molto piu’ simili al “truth”

19 Test effettuati ● Dipendenza da intervalli tra osservazioni consecutive (Dtobs) ● Dipendenza dal tipo di osservazione (concentrazione all’interno della macchia o solo individuazione dei bordi) ● Dipendenza da variabilità spaziale e temporale ● Dipendenza da dinamica della macchia Stima esemplare del miglioramento percentuale della previsione dell’evoluzione della macchia

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