REGIONE CALABRIA Dipartimento Cultura, Istruzione, Alta Formazione e Ricerca

Transcript

1 UNIONE EUROPEA REGIONE CALABRIA Dipartimento Cultura, Istruzione, Alta Formazione e Ricerca REPUBBLICA ITALIANA Ministero dell Istruzione, Università e Ricerca Ministero dello Sviluppo Economico APQ Ricerca Scientifica e Innovazione Tecnologica - I Atto Integrativo (BURC n. 13, Parte III, del 27/03/2009) Azione 3 Sostegno alla domanda di innovazione nel settore agroalimentare RELAZIONE TECNICA INTERMEDIA II SAL ATS Mandataria Mandante TITOLO (ACRONIMO) CRATI - CNR ISAC CRATI s.c.r.l. CNR - ISAC Prot. n. 9891: - Azione 3 Sostegno alla Domanda di Innovazione nel Settore Agroalimentare MAPVIC SECONDO STATO DI AVANZAMENTO DAL 01/07/2010 AL 30/06/2011 Sede legale: c/o Università degli Studi della Calabria Cubo 30 C, VII Piano Rende (Cs) Italy Tel Fax crati@crati.it cratiscrl@legpec.it - P.IVA e C.F CCIAA Anagrafe delle Ricerche M

2 APQ_Az. 3: Filiera Vitinicola UNIONE EUROPEA REGIONE CALABRIA Dipartimento Cultura, Istruzione, Alta Formazione e Ricerca REPUBBLICA ITALIANA Ministero dell Istruzione, Università e Ricerca Ministero dello Sviluppo Economico RENDICONTAZIONE RELAZIONE TECNICA INTERMEDIA II SAL L ATS tra: - CRATI s.c.r.l. - ISAC CNR Progetto: MAPVIC Prot. n. 9891: Azione 3 Sostegno alla Domanda di Innovazione nel Settore Agroalimentare Stato di avanzamento: dal 01/07/2010 al 30/06/2011 ATI: CRATI s.c.r.l. e CNR-ISAC: Prot MAPVIC II relazione tecnica intermedia 01/07/ /06/2011 pag. 1

3 APQ_Az. 3: Filiera Vitinicola NOTIZIE SULL'ANDAMENTO DEL PROGETTO 1.1 Obiettivi per WP - Livello di ottenimento dei singoli obiettivi preventivati in progetto WP1 - Previsioni meteorologiche Le attività procedono in linea con le previsioni di progetto. Livello di avanzamento: 90% A Messa a punto della configurazione del modello meteorologico L attività si conclude con questo rendiconto. Il risultato è la catena operativa di modellistica meteorologica del progetto le cui uscite sono disponibili sulle pagine web del progetto (WP6). Il database delle simulazioni prodotte è archiviato al LAMEC. A1.2 - Valutazione dei tempi di calcolo, configurazione sul cluster del LAMEC ed esecuzione operativa In questo secondo anno di progetto è stato valutato il tempo di calcolo per i modelli coinvolti in MAPVIC ed è stata messa a punto la catena operativa di progetto sul cluster di calcolo del LAMEC. Le simulazioni operative sono ancora in corso e termineranno a Dicembre 2011, con circa sei mesi di anticipo rispetto alla fine del progetto. Al momento sono state svolte il 75% delle simulazioni complessive previste dal progetto. WP2 - Verifica del modello e produzione di analisi meteorologiche L avvio delle attività, previste al 13mo mese, sono iniziate. Livello di avanzamento: 80% ATI: CRATI s.c.r.l. e CNR-ISAC: Prot MAPVIC II relazione tecnica intermedia 01/07/ /06/2011 pag. 2

4 APQ_Az. 3: Filiera Vitinicola A2.1 Verifica del modello L attività di verifica del modello è stata fatta per i parametri temperatura ed umidità relativa. Nel corso del terzo anno saranno aggiornate le statistiche per questi due parametri e sarà svolta la verifica del modello per il campo di precipitazione. A2.2 Produzione di analisi meteorologiche: Il progetto prevede la realizzazione di due anni completi di analisi meteorologiche per i parametri temperatura, umidità relativa e precipitazione. Sono state messe a punto le procedure per la produzione di analisi meteorologiche e sono state prodotte circa il 60% delle analisi totali (1 Gennaio Marzo 2011). Le analisi sono state utilizzate per la verifica del modello. L algoritmo di analisi si basa sul metodo delle approssimazioni successive per i parametri temperatura ed umidità relativa superficiale, mentre per la precipitazione è stato adottato il Kriging semplice. A2.3 Messa a punto di una procedura MOS sulle uscite del modello prognostico Questa attività sarà svolta nel terzo anno di progetto. WP3 - Modelli a gradi giorno e loro verifica Le attività procedono in linea con le previsioni di progetto. Livello di avanzamento: 50% A3.1 Sviluppo del modello a gradi giorno per Lobesia Botrana taratura/verifica per l area di studio E stato messo a punto il modello della Lobesia Botrana e l attività si conclude con questo rendiconto. L interfaccia del modello è disponibile alle pagine web di progetto. ATI: CRATI s.c.r.l. e CNR-ISAC: Prot MAPVIC II relazione tecnica intermedia 01/07/ /06/2011 pag. 3

5 APQ_Az. 3: Filiera Vitinicola A3.2 Sviluppo del modello EPI per la peronospora L attività sarà svolta nell ultimo anno di progetto. A3.3 Modello per la peronospora temperatura-umidità L attività sarà svolta nell ultimo anno di progetto. A3.4 Verifica dei modelli EPI e temperatura-umidità per la peronospora L attività sarà svolta nell ultimo anno di progetto. A3.5 Interfacciamento dei modelli E stato implementato il database delle nuove previsioni meteorologiche messe a punto nel progetto. L interfaccia tra i modelli agrometeorologici e la catena di previsione meteorologica messa a punto in MAPVIC è disponibile nella sua forma definitiva. L attività si conclude con questo rendiconto. WP4 - Rilievi in campo Le attività procedono in linea con le previsioni di progetto. Livello di avanzamento: 50% A4.1 Rilevamento della peronospora I rilevamenti di peronospora svolti dagli agronomi delle cantine Statti saranno acquisiti e discussi nel terzo anno di progetto. A4.2 Rilevamento della tignoletta Buona parte dei rilevamenti di Lobesia Botrana sono stati già acquisiti e discussi nel primo rendiconto. Questi sono stati utilizzati per la messa a punto del modello della Lobesia Botrana definitivo. Durante il terzo anno si finalizzerà l acquisizione dei dati. ATI: CRATI s.c.r.l. e CNR-ISAC: Prot MAPVIC II relazione tecnica intermedia 01/07/ /06/2011 pag. 4

6 APQ_Az. 3: Filiera Vitinicola WP5 - Stazioni agrometeorologiche Le attività procedono in linea con le previsioni di progetto. Livello di avanzamento: 80% A5.1 Implementazione delle stazioni e ricezione dei dati presso il LAMEC Le stazioni sono state installate durante il primo anno di progetto. La ricezione dei dati procede con regolarità. I dati sono disponibili sulle pagine web di progetto (WP6, area riservata). A5.2 Controllo della qualità dei dati e integrazione con le altre stazioni agrometeorologiche del LAMEC L integrazione dei dati delle nuove stazioni meteo con quelle già preesistenti si è conclusa nel primo anno di progetto. In questo secondo anno è stato svolto un controllo di qualità dei dati acquisiti nel secondo anno di progetto. WP6 - Diffusione dei risultati Le attività procedono in linea con le previsioni di progetto. Livello di avanzamento: 60% A6.1 - Realizzazione del sito web del progetto Il sito web del progetto è stato arricchito di nuove pagine e strumenti in questo secondo anno. L attività proseguirà nel terzo anno di progetto. E stato pubblicato il primo articolo scientifico. A6.2 Bollettino automatico sotto forma di SMS E stata realizzata una procedura automatica per la realizzazione di un bollettino meteorologico automatizzato e ATI: CRATI s.c.r.l. e CNR-ISAC: Prot MAPVIC II relazione tecnica intermedia 01/07/ /06/2011 pag. 5

7 APQ_Az. 3: Filiera Vitinicola specifico per la Calabria. Il bollettino automatico è operativo sulle pagine web di progetto e l attività si conclude con questo rendiconto. A6.3 Realizzazione brochure informativa L attività inizia successivamente. A6.4 Realizzazione evento informativo L attività inizia successivamente. ATI: CRATI s.c.r.l. e CNR-ISAC: Prot MAPVIC II relazione tecnica intermedia 01/07/ /06/2011 pag. 6

8 APQ_Az. 3: Filiera Vitinicola 1.2 Attività svolte e risultati raggiunti (documentati nel dettaglio e suddivisi per WP) WP1 - Previsioni meteorologiche Le attività procedono in linea con le previsioni di progetto. Livello di avanzamento: 90% Attività: A Messa a punto della configurazione del modello meteorologico Durante il primo anno di progetto è stato messo a punto il modello meteorologico a 2.5 km di risoluzione orizzontale sulla Calabria. In questo secondo anno è stato messo a punto un modello a 250 m di risoluzione orizzontale sulla Piana di Lamezia Terme. Le previsioni di entrambi i modelli sono mostrate ogni giorno al sito web di progetto ( E stata realizzata una procedura per il passaggio dalla risoluzione orizzontale di 250 m a quella di 100 m, risoluzione spaziale orizzontale finale di MAPVIC, con l interpolazione spaziale bilineare, ed è stata mostrata l impossibilità di poter eseguire in modo operativo il modello a 100 m di risoluzione. L Allegato 1 descrive nel dettaglio le procedure realizzate, la loro implementazione operativa e mostra alcuni esempi di uscite del modello a 250 m. A1.2 - Valutazione dei tempi di calcolo, configurazione sul cluster del LAMEC ed esecuzione operativa Nello stesso Allegato 1 sono descritti i tempi di calcolo necessari e la configurazione del modello sul cluster di calcolo di Lamezia ATI: CRATI s.c.r.l. e CNR-ISAC: Prot MAPVIC II relazione tecnica intermedia 01/07/ /06/2011 pag. 7

9 APQ_Az. 3: Filiera Vitinicola Terme del CRATI/ISAC-CNR, al fine di comprendere meglio gli aspetti operativi. E stato presentato un rendiconto analitico delle simulazioni fatte, del disco e del luogo in cui sono conservati i dati. Risultati raggiunti WP1 E stata realizzata la catena di modellistica operativa a 2.5 km di risoluzione per la Calabria e a 250 m di risoluzione per l area di interesse. Le previsioni si estendono per i successivi 6 giorni (incluso il tempo di spin-up di 12 h). Il WP1 si può dire interamente terminato per quello che riguarda la realizzazione del software, mentre mancano ancora alcune simulazioni da compiere per raggiungere i 24 mesi richiesti dal capitolato tecnico. In particolare sono state completate il 75% delle simulazioni da svolgere in MAPVIC. WP2 - Verifica del modello e produzione di analisi meteorologiche L avvio delle attività, previste al 13mo mese, sono iniziate. Livello di avanzamento: 80% A2.1 Verifica del modello In questo secondo anno di progetto sono state messe a punto le procedure per la verifica dei parametri temperatura superficiale ed umidità relativa rispetto all analisi meteorologica. Le statistiche considerate sono quelle di classiche (bias, errore assoluto ed errore quadratico medio) ed è stato calcolato l errore per i cinque giorni di previsione di MAPVIC. L errore è stato calcolato per il periodo 1 Gennaio Marzo 2011 sia per l intera Calabria, utilizzando le analisi a 2.5 km di risoluzione orizzontale, sia per la Piana di Lamezia Terme, ATI: CRATI s.c.r.l. e CNR-ISAC: Prot MAPVIC II relazione tecnica intermedia 01/07/ /06/2011 pag. 8

10 APQ_Az. 3: Filiera Vitinicola utilizzando le analisi a 250 m di risoluzione. In questo modo le statistiche del progetto hanno una maggiore generalità rispetto a quanto preventivato nella scrittura del capitolato tecnico, pur non rinunciando alla risoluzione sub-chilometrica nel caso specifico della Piana di Lamezia Terme. La verifica di un modello meteorologico è un problema multidimensionale che non può essere affrontato completamente in questa rendicontazione, ed alcune statistiche complementari a quelle riportate in questo rendiconto sono mostrate nelle pubblicazioni scientifiche del progetto. In questo senso, le pubblicazioni, scaricabili direttamente dalle pagine web di progetto (si veda il WP6 per le credenziali di accesso all area riservata), costituiscono parte integrante di questa relazione. Si è cercato, tuttavia, di avere la massima generalità possibile, considerando le statistiche per tutti e cinque i giorni di previsione. L Allegato 2 mostra il dettaglio delle statistiche calcolate. Nel corso del terzo anno di progetto, le statistiche per la temperatura media e l umidità relativa superficiale saranno aggiornate e calcolate sul periodo di 24 mesi previsto dal capitolato tecnico (1 Gennaio Dicembre 2011). Inoltre, saranno calcolate le statistiche per il campo di precipitazione. A2.2 Produzione di analisi meteorologiche In questo secondo anno di progetto sono stati messi a punto gli algoritmi di analisi per i parametri meteorologici temperatura superficiale, umidità relativa e precipitazione. Questi sono i parametri meteorologici per cui sarà svolta l analisi in MAPVIC. Le analisi sono state svolte sia per l intera Regione Calabria sia per la Piana di Lamezia Terme. Nel primo caso è stata utilizzata la previsione a 2.5 km di risoluzione come campo di background, nel secondo caso è stata utilizzata l uscita del modello a 250 m di risoluzione spaziale sulla Piana di Lamezia Terme. I dati meteorologici provengono sia dalla RMRC che dalla mini-rete del ATI: CRATI s.c.r.l. e CNR-ISAC: Prot MAPVIC II relazione tecnica intermedia 01/07/ /06/2011 pag. 9

11 APQ_Az. 3: Filiera Vitinicola CRATI di Lamezia Terme. I due database sono stati integrati nel progetto MAPVIC. L algoritmo utilizzato per la temperatura e l umidità relativa è quello delle approssimazioni successive, mentre per la precipitazione è stato adottato il Kriging semplice. Sono state prodotte le analisi dal 1 Gennaio 2010 al 31 Marzo 2011 per i parametri temperatura superficiale ed umidità relativa, mentre sono state prodotte le analisi del campo di precipitazione dal 1 Maggio 2009 al 30 Aprile 2011, completando per questo parametro i due anni richiesti dal capitolato tecnico. I dettagli dell algoritmo di analisi sono riportati nell Allegato 2, assieme ad alcuni esempi di analisi. Il database delle analisi meteorologiche è archiviato al LAMEC e viene condiviso dai modelli agro-meteorologici. Alla fine del secondo anno di progetto, si può dire che l attività è terminata per quanto riguarda la realizzazione del software, mentre manca ancora il completamento delle analisi meteorologiche. A fine progetto saranno disponibili 24 mesi di analisi meteorologiche per i parametri temperatura superficiale, umidità relativa superficiale e precipitazione. A2.3 Messa a punto di una procedura MOS sulle uscite del modello prognostico L attività sarà svolta durante il terzo anno del progetto MAPVIC. Risultati raggiunti WP2 Nel corso della seconda annualità di progetto, sono stati realizzati gli algoritmi di analisi dei campi di temperatura, umidità relativa e precipitazione. Per i primi due campi è adottato il metodo delle approssimazioni successive mentre per la precipitazione è adottato il metodo del Kriging semplice. ATI: CRATI s.c.r.l. e CNR-ISAC: Prot MAPVIC II relazione tecnica intermedia 01/07/ /06/2011 pag. 10

12 APQ_Az. 3: Filiera Vitinicola Il progetto MAPVIC dimostra la possibilità di fare delle analisi microclimatiche anche su territori complessi, come quello Calabrese, utilizzando tutte le informazioni a disposizione. Le analisi ad alta risoluzione 1 sulla Piana di Lamezia corrispondono appieno agli obiettivi del progetto di ricostruzione ed analisi microclimatica, e pongono le basi per poter affrontare con nuovi strumenti il problema della conoscenza del microclima e della sua applicazione in agricoltura. E stato quantificato l errore del modello rispetto alle analisi meteorologiche per i parametri temperatura ed umidità relativa dal 1 Gennaio 2010 al 31 Marzo Considerando i parametri temperatura media giornaliera ed umidità relativa media giornaliera, i parametri principali utilizzati dai modelli agrometeorologici, i risultati mostrano una crescita piuttosto lenta dell errore con il giorno di integrazione ( C per la temperatura e 2% per l umidità relativa, rispettivamente). WP3 - Modelli a gradi giorno e loro verifica Le attività procedono senza variazioni di rilievo rispetto al capitolato tecnico. Livello di avanzamento: 50% Attività: A3.1 Sviluppo del modello a gradi giorno per Lobesia Botrana e taratura/verifica per l area di studio Il modello della Lobesia Botrana è stato realizzato nella sua forma finale. Sono stati introdotti: a) il biofix del modello e la generazione 1 Le analisi sono state realizzate a 250 m per l umidità relativa e la temperatura e a 100 m per la precipitazione. ATI: CRATI s.c.r.l. e CNR-ISAC: Prot MAPVIC II relazione tecnica intermedia 01/07/ /06/2011 pag. 11

13 APQ_Az. 3: Filiera Vitinicola cui si riferisce; b) le coordinate numeriche da ricavare con l interfaccia di google maps per il posizionamento di precisione. Il parametro varietale non è stato inserito esplicitamente nel modello in quanto i dati a disposizione limiterebbero i suoi valori a due soli vitigni (Cabernet e Chardonnay). Inoltre, dalle misure raccolte in campo emerge come la durata di una generazione di Lobesia sia simile nei due vitigni per la seconda e terza generazione (20 giorni), le più importanti per la viticoltura Calabrese. Da questo consegue che l inserimento del biofix consente di risolvere il problema del parametro varietale almeno per la situazione misurata presso i vigneti in cui è stata fatta la sperimentazione. Infatti, mentre cambia la data di inizio di una generazione, è pressoché costante la durata di una generazione (20 giorni). Poiché, tramite il biofix, l utente finale può introdurre la data di inizio di una generazione, ne consegue che il modello può essere adattato alle diverse situazioni. I limiti dell applicabilità di questa affermazione non si conoscono in generale ed andranno risolti in studi futuri. I dettagli del modello della Lobesia Botrana e dell interfaccia web sono descritti nell Allegato 3. A3.2 Sviluppo del modello EPI per la peronospora Questa attività sarà svolta nel terzo anno di progetto. A3.3 Modello per la peronospora temperatura-umidità Questa attività sarà svolta nel terzo anno di progetto. A3.4 Verifica dei modelli EPI e temperatura-umidità per la peronospora Questa attività sarà svolta nel terzo anno di progetto. ATI: CRATI s.c.r.l. e CNR-ISAC: Prot MAPVIC II relazione tecnica intermedia 01/07/ /06/2011 pag. 12

14 APQ_Az. 3: Filiera Vitinicola A3.5 Interfacciamento dei modelli E stato realizzato un database comune ai due modelli meteorologici di MAPVIC. Il database ha la risoluzione di 2.5 km sulla Calabria e 100 m di risoluzione sulla Piana di Lamezia Terme. La risoluzione di 100 m è ottenuta interpolando bilinearmente le analisi/previsioni dalla griglia a 250 m di risoluzione orizzontale, come mostrato nell Allegato 2. Il database congiunto dei due modelli è utilizzato dal modello della Lobesia Botrana e sarà utilizzato dagli altri modelli agrometeorologici di MAPVIC. L interfacciamento dei modelli meteorologici con quelli agrometeorologici di MAPVIC si conclude con questo rendiconto. Maggiori dettagli sono riportati negli Allegati 2 e 3. Risultati raggiunti WP3 E stato realizzato il modello definitivo per Lobesia Botrana. E stata realizzata un interfaccia web-gis, basata su google maps, per il posizionamento di precisione. Entrambi gli strumenti sono già disponibili sulle pagine web di progetto. E stato realizzato l interfacciamento tra le uscite dei due modelli meteorologici di MAPVIC ed i modelli agro-meteorologici. In particolare i dati dei due modelli meteorologici confluiscono in un database che è utilizzato dai modelli agro-meteorologici. WP4 - Rilievi in campo Le attività di questo WP non hanno subito variazioni sostanziali dal primo rendiconto. L azienda Statti ha fornito i dati rilevati di Lobesia Botrana ( ) nel primo anno. Questi dati sono stati utilizzati per la messa a punto del modello discusso nel WP3. Il secondo anno di progetto, tuttavia, è stato focalizzato ATI: CRATI s.c.r.l. e CNR-ISAC: Prot MAPVIC II relazione tecnica intermedia 01/07/ /06/2011 pag. 13

15 APQ_Az. 3: Filiera Vitinicola maggiormente sulla parte meteorologica. Nel terzo anno di progetto si analizzeranno i dati di peronospora e si completerà l acquisizione dei dati di Lobesia Botrana. Livello di avanzamento: 50% Attività: A4.1 - Rilevamento della peronospora I rilevamenti di peronospora saranno acquisiti nel corso del terzo anno di progetto. A4.2 Rilevamento della tignoletta I rilevamenti di Lobesia Botrana sono stati già discussi nel primo rendiconto e sono stati utilizzati per la messa a punto del modello concernente il parassita. Nel terzo anno di progetto si andrà a completare il database. Risultati raggiunti WP4 Non sono stati raggiunti nuovi risultati rispetto al primo rendiconto. WP5 - Stazioni agrometeorologiche Le attività procedono in linea con le previsioni di progetto. Livello di avanzamento: 80% Attività: A5.1 Implementazione delle stazioni e ricezione dei dati presso il LAMEC Prosegue l acquisizione dei dati delle due stazioni posizionate presso l azienda Statti ed i dati vengono trasmessi presso il LAMEC. ATI: CRATI s.c.r.l. e CNR-ISAC: Prot MAPVIC II relazione tecnica intermedia 01/07/ /06/2011 pag. 14

16 APQ_Az. 3: Filiera Vitinicola Nell Allegato 4 sono riportati alcuni dettagli del programma di acquisizione dati e del formato dei file dei dati misurati. L archivio dei dati è disponibile al LAMEC e può essere messo a disposizione del committente qualora richiesto. I dati sono inoltre disponibili in tempo reale sul sito web di progetto (WP6). A5.2 Controllo della qualità dei dati e integrazione con le altre stazioni agrometeorologiche del LAMEC I dati vengono continuamente verificati. Nello stesso Allegato 4 si riportano alcune statistiche relative alla correlazione mutua tra i dati misurati nei vigneti di sperimentazione del progetto. La tecnica della correlazione mutua è quella più utilizzata in MAPVIC per la verifica della qualità dei dati. Dalle misure in campo, dopo due anni di progetto, si può affermare che non vi sono differenze microclimatiche indotte dalle diverse vegetazioni che caratterizzano i vitigni, né dalle diverse pratiche agricole che si svolgono sui due impianti. L unica differenza microclimatica è riscontrabile sulla misura del vento ed è causata dalla presenza di una collina in prossimità del vigneto Cabernet che favorisce l incanalamento del vento nella soglia di Marcellinara, aumentando il modulo del vento nel vigneto Cabernet rispetto al Merlot. Questa differenza, comunque, non ha influenza sui modelli agrometeorologici messi a punto nel progetto, poiché questi non utilizzano la misura del vento. Risultati raggiunti WP5 Le due attività del WP5 sono state, di fatto, svolte durante il primo anno di progetto. Infatti, sia la verifica preliminare dei due sensori (Attività 5.1 Implementazione delle stazioni e ricezione dei dati ATI: CRATI s.c.r.l. e CNR-ISAC: Prot MAPVIC II relazione tecnica intermedia 01/07/ /06/2011 pag. 15

17 APQ_Az. 3: Filiera Vitinicola presso il LAMEC), sia l installazione in campo e l integrazione delle due stazioni nel database del LAMEC (Attività 5.2 Controllo della qualità dei dati e integrazione con le altre stazioni agrometeorologiche del CRATI) sono state svolte nel primo anno e sono state descritte nel rapporto tecnico del primo anno. Allo stato attuale le stazioni stanno acquisendo i dati e non si hanno malfunzionamenti di particolare rilievo. L attività procederà anche nel terzo anno e consisterà nell acquisizione di nuovi dati meteorologici. I dati delle stazioni agrometeorologiche entrano nel processo di analisi meteorologica e sono stati integrati non solo con quelli della mini-rete del CRATI di Lamezia Terme ma anche con quelli della RMRC, come mostrato negli esempi di analisi dell Allegato 2. WP6 - Diffusione dei risultati. Le attività procedono in linea con le previsioni di progetto. Livello di avanzamento: 60% Attività: A6.1 - Realizzazione del sito web del progetto Il sito web di MAPVIC è stato visibile sin dai primi sei mesi di progetto. Il sito è accessibile dalla pagina: In questo secondo anno di progetto è stata creata l interfaccia web allo strumento per il posizionamento di precisione e quella al nuovo modello per Lobesia Botrana. E stata creata la pagina dei documenti (accessibile dall area riservata) e sono stati inseriti il capitolato tecnico, il primo rendiconto scientifico, il primo articolo pubblicato sul progetto. ATI: CRATI s.c.r.l. e CNR-ISAC: Prot MAPVIC II relazione tecnica intermedia 01/07/ /06/2011 pag. 16

18 APQ_Az. 3: Filiera Vitinicola Oltre ai link precedenti, il sito contiene informazioni di carattere generale sul progetto, i risultati delle previsioni meteorologiche a 2.5 km di risoluzione ed i dati in tempo reale delle stazioni collocate presso l azienda Statti. Le credenziali per l accesso all area riservata sono: username usermapvic_15 pwd anklelock22 A6.2 Bollettino automatico sotto forma di SMS E stata realizzata una procedura per l automatizzazione dell emissione di bollettini meteorologici, sia in formato grafico che di testo, ed è stata dimostrata la fattibilità di questo sistema. Nell Allegato 6 sono mostrati in dettaglio alcuni passaggi di questa procedura. L attività si conclude con questo rendiconto ed il bollettino meteorologico automatico è disponibile on-line. Risultati raggiunti WP6 E stato pubblicato il primo articolo scientifico del progetto MAPVIC e sono state arricchite le pagine web del progetto. Un secondo articolo è stato sottomesso alla rivista ASR (Advances in Sciences and Research) ed è in corso di valutazione. Alcuni degli strumenti operativi di MAPVIC (previsioni meteorologiche, interfaccia per il posizionamento di precisione, modello della Lobesia Botrana, bollettino meteorologico automatico, analisi delle precipitazioni su tutta la Calabria 2 ) sono già operativi sul web. 2 La realizzazione dell analisi del campo di precipitazione è soggetto alla ricezione dei dati della RMRC gestita dall ARPACAL. I partner di progetto non possono intervenire in nessun modo in questa ricezione. ATI: CRATI s.c.r.l. e CNR-ISAC: Prot MAPVIC II relazione tecnica intermedia 01/07/ /06/2011 pag. 17

19 APQ_Az. 3: Filiera Vitinicola E stata realizzata la procedura per la produzione di un bollettino meteorologico per la Calabria. Il bollettino è disponibile sulle pagine del progetto. ATI: CRATI s.c.r.l. e CNR-ISAC: Prot MAPVIC II relazione tecnica intermedia 01/07/ /06/2011 pag. 18

20 APQ_Az. 3: Filiera Vitinicola - diagramma temporale aggiornato degli obiettivi e delle attività, sovrapposto a quello previsto nel progetto approvato Di seguito il diagramma temporale previsto nel progetto approvato e secondo il quale proseguono le attività. GANTT mesi Indicazione Workpackage WP1 WP2 WP3 WP4 WP5 WP6 Non vi sono variazioni rispetto a quanto presentato nella proposta progettuale. - sintesi quantitativa dell'impegno complessivo di personale TAB. 1 IMPEGNO DI PERSONALE (ATTIVITÀ DI RICERCA INDUSTRIALE) ORE DI PERSONALE WP Totale CRATI CNR-ISAC ATS WP WP WP WP WP WP TOTALE Come previsto dal bando, art.11 comma 2 avvio di contratti con giovani ricercatori, con l inizio del progetto è stato assunto a tempo indeterminato il ricercatore Dott. Elenio Avolio che, per le competenze maturate in precedenti collaborazioni, è stato ATI: CRATI s.c.r.l. e CNR-ISAC: Prot MAPVIC II relazione tecnica intermedia 01/07/ /06/2011 pag. 19

21 APQ_Az. 3: Filiera Vitinicola immediatamente inserito in tutte le attività. Successivamente sono stati stipulati 3 contratti a progetto. - i prodotti e i risultati intermedi Fanno parte integrante di questa relazione gli allegati su indicati per ciascun WP in cui sono descritti i prodotti ed i risultati intermedi fin qui conseguiti. ATI: CRATI s.c.r.l. e CNR-ISAC: Prot MAPVIC II relazione tecnica intermedia 01/07/ /06/2011 pag. 20

22 APQ_Az. 3: Filiera Vitinicola 1.3 Scostamenti - analisi e motivazioni degli eventuali scostamenti, nei WorkPackage e nelle singole attività, rispetto alle previsioni del progetto approvato e confronto rispetto al budget approvato per il progetto; Non esistono scostamenti significativi nell oggetto delle attività rispetto alle previsioni del progetto approvato. L ipotesi di budget totale è mantenuta invariata nel suo totale, nella ripartizione dei costi preventivati per ogni WP e per ciascun partner. - motivazione degli eventuali ritardi; Non esistono ritardi nelle attività nel complesso. - indicare e motivare eventuali variazioni di attività per ogni obiettivo. Per tali variazioni evidenziare le ripercussioni in termini di cambiamenti e ripartizione dei costi previsti per il progetto, ricadute economico occupazionale ecc. Non esistono variazioni significative nell oggetto delle attività rispetto alle previsioni del progetto approvato. 1.4 Motivare le eventuali variazioni di costo significative rispetto alla previsione di progetto Non vi sono variazioni di costo significative rispetto alla previsione di progetto. Il Responsabile Scientifico Prof. Carlo Bellecci ATI: CRATI s.c.r.l. e CNR-ISAC: Prot MAPVIC II relazione tecnica intermedia 01/07/ /06/2011 pag. 21

23 UNIONE EUROPEA REGIONE CALABRIA Dipartimento Cultura, Istruzione, Alta Formazione e Ricerca REPUBBLICA ITALIANA Ministero dell Istruzione, Università e Ricerca Ministero dello Sviluppo Economico APQ Ricerca Scientifica e Innovazione Tecnologica - I Atto Integrativo (BURC n. 13, Parte III, del 27/03/2009) Azione 3 Sostegno alla domanda di innovazione nel settore agroalimentare RELAZIONE TECNICA INTERMEDIA II SAL ALLEGATI 1) WP1 - Previsioni meteorologiche 2) WP2 - Verifica del modello e produzione di analisi meteorologiche 3) WP3 Modelli a gradi giorno e loro verifica 4) WP 5 Stazioni agrometeorologiche 5) WP6 Diffusione dei risultati Sede legale: c/o Università degli Studi della Calabria Cubo 30 C, VII Piano Rende (Cs) Italy Tel Fax crati@crati.it cratiscrl@legpec.it - P.IVA e C.F CCIAA Anagrafe delle Ricerche M

24 APQ - Azione 3 Sostegno alla Domanda di Innovazione nel Settore Agroalimentare - ALLEGATO 1 WP1 Previsioni meteorologiche ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC

25 ALLEGATO 1 WP1 - Previsioni meteorologiche Acronimi: Attività del WP1 Previsioni meteorologiche...2 Introduzione Attività Messa a punto della configurazione del modello meteorologico Il modello operativo per la Piana di Lamezia Terme Esempi di uscite del modello e configurazione on-line Interpolazione spaziale alla risoluzione finale di 100 m Simulazioni svolte e simulazioni da svolgere Attività Valutazione dei tempi di calcolo, configurazione sul cluster del LAMEC ed esecuzione operativa Conclusioni...20 Bibliografia...21 Acronimi: MAPVIC: Modellistica Agrometeorologica di Precisione per la Viticoltura Calabrese RAMS: Regional Atmospheric Modeling System C-RAMS: Calabria Regional Atmospheric Modeling System ISAC-CNR: Istituto di Scienze dell Atmosfera e del Clima del Consiglio Nazionale delle Ricerche CRATI: Consorzio per la Ricerca ed Applicazione di Tecnologie Innovative LAMEC: LAboratorio di MEteorologia e Climatologia del ISAC-CNR/CRATI di Lamezia Terme Si utilizzano le 24 ore e non le 12 ore (am, pm). ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 1) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.1

26 1. Attività del WP1 Previsioni meteorologiche Introduzione In questo allegato viene riportata la configurazione del modello RAMS operativo per la Piana di Lamezia Terme (Attività 1.1). Questo modello, la cui risoluzione orizzontale è di 250 m, consente di simulare e prevedere i campi meteorologici ad una risoluzione elevatissima e si presta ad essere utilizzato a livello di appezzamento di terreno in modo quantitativo, ovvero come database per i modelli agrometeorologici. E riportata la tecnica di interpolazione spaziale per il raggiungimento della risoluzione finale di 100 m. E riportata anche una sintesi delle simulazioni che sono state già svolte e di quelle che rimangono da svolgere per portare a conclusione il lavoro di questo WP e rispondere al capitolato tecnico di progetto. Per raggiungere l altissima risoluzione operativa del progetto MAPVIC sono state adottate alcune tecniche di simulazione specifiche, descritte nell Attività 1.2 di questo WP. 2. Attività Messa a punto della configurazione del modello meteorologico 2.1 Il modello operativo per la Piana di Lamezia Terme In questo anno di progetto è stato messo a punto il modello a 250 m per la Piana di Lamezia Terme. Questo modello, che è operativo dal 1 Novembre 2010 e che rimarrà operativo fino alla fine del progetto, rappresenta il tassello di modellistica mancante per completare il WP1. Il modello utilizzato è il modello C-RAMS, versione del modello RAMS mantenuta e sviluppata all ISAC-CNR/CRATI. Le griglie sono di tipo Arakawa-C con le variabili termodinamiche calcolate con uno shift di mezzo punto di griglia rispetto alle variabili dinamiche. Le principali caratteristiche della griglia sono riportate in Tabella 1. Nel modello per la Piana di Lamezia Terme è presente un solo dominio che si estende per 16 km nella direzione O-E e per km nella direzione N-S; esso consta di 65 punti nella direzione O-E e 60 punti in quella N-S. La risoluzione è di 250 m nelle due direzioni (livello di singolo appezzamento). ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 1) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.2

27 Il passo temporale per l integrazione del modello è di 1.5 secondi. Come si può notare il passo di calcolo è molto piccolo per motivi di stabilità numerica del modello e questo impone dei tempi di calcolo molto elevati. Di fatto è questa la maggiore sfida connessa con i modelli ad altissima risoluzione orizzontale. Nella descrizione dell attività 1.2 sarà descritto come è stato risolto il problema dell elevato tempo di calcolo. La Figura 1 fornisce una rappresentazione esplicita del dominio di integrazione e della topografia dell area. In particolare si possono notare i rilievi a SE (Serre) la cui orografia raggiunge i 700 m. Figura 1: Topografia e dominio di integrazione. Va sottolineato come la linea di costa adottata dal modello sia quella in blu e non quella in grigio del pacchetto di grafica utilizzato per produrre la figura (IDL versione 7.0 con l utilizzo delle mappe di contrasto terra mare ad alta risoluzione). Alle risoluzioni adottate, infatti, i pacchetti di grafica meteorologica, studiati per funzionare su tutto il globo compatibilmente con l uso di database che non risultino inutilizzabili a causa della loro mole, non forniscono una linea di costa dettagliata. Dai grafici del paragrafo successivo emergerà chiara la linea di costa adottata dal modello. La configurazione verticale prevede 28 livelli dalla superficie fino.a m di quota al disopra del terreno nelle coordinate verticali che seguono il terreno. Il primo livello al di sopra della superficie è posto a circa 14 m e, grazie all utilizzo di un grigliato verticale ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 1) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.3

28 telescopico, la risoluzione è maggiore all interno dello strato limite, come riportato nella Tabella 2. Dominio 1 NNXP 65 NNYP 60 NNZP 28 Lx(km) 16 Ly(km) Lz(m) DX(km) 0.25 DY(km) 0.25 CENTLAT CENTLON Tabella 1: Caratteristiche generali della griglia (Lx, Ly: lunghezze orizzontali di griglia; Lz: estensione verticale della griglia; NNXP e NNYP: numero di punto di griglia nelle direzioni x e y; NNZP: numero di livelli verticali di ogni griglia; DX e DY passo di griglia nelle direzioni x e y; CENTLAT e CENTLON: latitudine e longitudine del centro della griglia). Livello Quota (m) Tabella 2: Livelli verticali utilizzati dal RAMS. ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 1) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.4

29 La configurazione delle parametrizzazioni fisiche del modello è la stessa del modello a 2.5 km di risoluzione orizzontale e sono riportate in questo allegato per completezza. Microfisica - La precipitazione è calcolata sia tramite un metodo esplicito prognostico per 7 idrometeore che tramite uno schema convettivo attivato per la prima e la seconda griglia. Lo schema esplicito di microfisica del RAMS è riportato in Walko et al. (1995) e contiene le idrometeore seguenti: pioggia, gocce di nuvola, gradine, graupel (gragnola), piastrine di ghiaccio, neve e aggregati. Lo schema per il calcolo della precipitazione convettiva non è attivato in quanto si suppone che a queste risoluzioni la convezione sia completamente risolta dal modello. Surface layer - La parametrizzazione del surface layer e degli scambi di energia e momento tra l atmosfera ed il suolo segue lo schema di Walko et al. (2000). Radiazione - La radiazione è parametrizzata secondo lo schema di Chen-Cotton che include l effetto delle nuvole (Cotton et al., 2003). Lo schema radiativo è calcolato ogni 1200 secondi. Termini di sottogriglia - I processi turbolenti di sottogriglia sono calcolati secondo lo schema di Mellor-Yamada (1974; si veda anche Cotton et al., 2003). 2.2 Esempi di uscite del modello e configurazione on-line In questo paragrafo sono mostrati alcuni esempi di uscite del modello operativo per la Piana di Lamezia Terme a 250 m. Il modello è operativo a partire dal 1 Novembre del 2010 e le uscite sono visibili alla pagina: Le previsioni a 250 m di risoluzione saranno visibili alla pagina web di MAPVIC per l intera durata del progetto. Le mappe sono simili a quelle mostrate in questa relazione tecnica, anche se, ovviamente, cambierà il giorno della previsione. Nell esempio mostriamo le mappe relative alla previsione inizializzata alle 18 UTC del 22 Novembre Le uscite di questa previsione di stendono fino a tutto il 27 Novembre Le previsioni, dunque, si estendono per sei giorni ma il tempo necessario al loro calcolo rende di fatto disponibili i risultati solo per i cinque giorni successivi alla data di inizio simulazione (nel caso specifico dal 23 al 27 Novembre). La Figura 2 mostra il campo di flusso di calcolare sensibile ed il campo di vento in superficie (23 m). Il primo campo è dato dai contorni riempiti con la scala di rosso, il secondo campo è dato dal vettore vento (il vettore di riferimento è visibile in basso, vicino la didascalia ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 1) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.5

30 dell asse x). Il flusso di calore sensibile è il mezzo con cui il calore è trasferito dalla superficie all atmosfera sovrastante. Le ore con maggiore flusso di calore sensibile sono quelle centrali del giorno, in assenza di copertura nuvolosa. Un valore positivo del flusso di calore sensibile indica che il calore viene trasferito dalla superficie all atmosfera, un valore negativo indica che il calore viene trasferito dall atmosfera alla superficie. Nella Figura 2 è visibile in alto a sinistra la data di inizializzazione del modello (in questo caso la simulazione è iniziata il 22 Novembre 2010 alle 18 Z), mentre sulla destra è visibile la data e l ora cui si riferisce la figura (in questo caso 26 Novembre Z, ovvero circa Quattro giorni dopo l inizio della simulazione). Le date di inizio simulazione e validità delle figure hanno sempre il formato mostrato in Figura 2, per tutti i grafici. Figura 2: Flusso di calore sensibile (contorni riempiti) e vettore vento in superficie. Va sottolineato come i vettori del vento vengano disegnati ogni 3 punti di griglia sia nella direzione O-E che nella direzione N-S per facilitare la lettura del grafico. Il titolo della figura, inoltre, mostra le unità di misura del grafico e consente una sua immediata interpretazione in termini quantitativi. Questa caratteristica viene mantenuta da tutti i grafici mostrati sul sito web del progetto. La Figura 3 mostra il flusso di calore latente ed il vettore vento sul primo livello verticale (23 m al disopra della superficie) dopo 36 ore di previsione. Il flusso di calore latente è dato dati contorni riempiti (scala verde e blu) ed indica il flusso energetico dovuto all evaporazione/condensazione del vapore acqueo. Un flusso di calore positivo indica che il calore viene trasferito dalla superficie all atmosfera (evaporazione, sublimazione), un flusso ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 1) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.6

31 negativo indica un trasferimento di calore latente dall atmosfera alla superficie (condensazione, sublimazione). Il flusso di calore latente è maggiore in condizioni di suolo umido (o sul mare, come in Figura 3) e quando il vento è più intenso. Dalla Figura 3, inoltre, è ben visibile la linea di costa utilizzata dal modello in quanto si ha una differenza notevole di flusso di calore latente passando dalla terra al mare. Figura 3: Flusso di calore latente (contorni riempiti) e vettore vento in superficie La Figura 4 mostra la temperatura in superficie (2m) in C e l umidità specifica in grammi di vapore acqueo per chilogrammo di aria totale (contorni riempiti). Tanto più i contorni riempiti tendono al rosso tanto maggiore sarà l umidità in superficie. Dalla Figura 4 è ancora evidente il contrasto terra-mare utilizzato dal modello in quanto l evaporazione del mare favorisce l aumento dell umidità specifica negli strati di atmosfera sovrastanti. Figura 4: Temperatura a 2 m (C) e umidità specifica (gr/kg). ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 1) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.7

32 Nel caso della Figura 4, i valori dell umidità specifica sono inferiori a 8 gr/kg e mostrano una tipica situazione autunnale. Il valore di umidità specifica in superficie, infatti, è modulato dalla stagione. In estate ha il valore massimo a causa della maggiore insolazione che produce una maggiore evaporazione del mare, in inverno si hanno i valori più bassi per la bassa evaporazione del mare. Ad esempio, se si confronta la Figura 4 di questa relazione con la Figura 5 dell allegato 1 della relazione del primo rendiconto, che mostra gli stessi campi meteorologici per il modello a 2.5 km di risoluzione e per il 31 Luglio del 2010, appare evidente la diminuzione del contenuto di vapore acqueo nei primi strati superficiali. In estate i valori di umidità specifica per la Piana di Lamezia variano da 10 a 12 gr/kg in autunno ed inverno sono generalmente inferiori a 9 gr/kg. La Figura 5 mostra il campo di vento in superficie (a 10 m di quota) previsto alle 12 Z del 23 Novembre 2010, dopo 18 ore di previsione. La scala dei colori indica l intensità del vento. I contorni riempiti in verde, appaiono sulla Figura quando il vento è superiore a 7 m/s. Dalla Figura 5 è evidente la diminuzione del vento nel passaggio dal mare alla terra a causa del maggior attrito offerto dalla terra alle masse d aria. Figura 5: Campo di vento in superficie (m/s). La Figura 6, infine, mostra il campo di umidità relativa (%, contorni riempiti) e la depressione di rugiada (contorni tratteggiati) alle 12 Z del 24 Novembre 2010, dopo circa 2 giorni di previsione) in superficie (2m). La depressione di rugiada indica di quanto bisogna abbassare la temperatura dell aria per arrivare alla saturazione per le condizioni di temperatura, umidità specifica e pressione previste dal modello allo stesso istante della Figura 6. Nel caso specifico ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 1) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.8

33 riportato in figura, il giorno è successivo a quello del passaggio di un ciclone a scala sinottica che ha portato precipitazioni in Calabria sia per il giorno che per il giorno 23 Novembre. Le condizioni successive al passaggio del ciclone mostrano un atmosfera superficiale piuttosto secca. Figura 6: Campo di umidità relativa (%, contorni riempiti) e depressione della temperatura di rugiada (contorni). Nella configurazione del modello C-RAMS per la Piana di Lamezia Terme è stato considerato con particolare attenzione l uso del suolo, al fine di una migliore previsione dei parametri superficiali, necessari per l agrometeorologia quantitativa e di precisione. La Figura 7 mostra la mappa di uso del suolo adottata dal modello a 250 m per la Piana di Lamezia Terme. Figura 7: Classi di vegetazione (#) ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 1) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.9

34 L uso del suolo corrisponde alla classe 15 (agricoltura mista) al disotto di 100 m di quota, alla classe 12 (verde misto, che comprende agricoltura e macchia mediterranea) tra i 100 ed i 400 m di quota, ed alla classe 14 (boschi misti) al disopra dei 400 m. Inoltre sono stati inseriti gli abitati di Acconia, di Curinga, la zona industriale di Lamezia Terme e l aeroporto di Lamezia Terme. Gli abitati di Acconia e di Curinga sono stati considerati di 1 km 2, l aeroporto di Lamezia Terme è stato considerato di 250 m x 250 m. La zona industriale di Lamezia Terme è stata considerata come due aree, una di 250 m x 250 m corrispondente al comparto 15 ed una seconda area di 250 m x 750 m corrispondente ai comparti rimanenti. Va infine notato come la risoluzione di 250 m non corrisponda ancora alla risoluzione finale di 100 m richiesta dal progetto MAPVIC. Il passaggio dalla risoluzione di 250 m a quella di 100 m avviene tramite un interpolazione bilineare su una griglia di 100 m. I campi a 100 m di risoluzione sono quelli utilizzati per la realizzazione delle analisi meteorologiche. Nel paragrafo successivo sarà mostrata la metodologia con cui si interpola il campo a 250 m sulla topografia a 100 m di risoluzione, mentre nel paragrafo 3 saranno considerati gli aspetti numerici che hanno fatto desistere dall implementazione del modello a 100 m di risoluzione operativo. 2.3 Interpolazione spaziale alla risoluzione finale di 100 m L interpolazione del modello dalla griglia a 250 m fino a quella di 100 m è fatta con il metodo bilineare alla fine di ogni simulazione. L interpolazione è svolta per tutti i parametri di superficie per cui sono prodotte le analisi meteorologiche ovvero: temperatura, umidità relativa e precipitazione. Successivamente all interpolazione spaziale, viene svolta l analisi meteorologica (si veda il WP2) sulla griglia a 100 m di risoluzione. Il processo di interpolazione è fatto con il metodo bilineare e, almeno per il parametro temperatura, tiene conto delle differenze in quota tra il modello digitale del terreno a 250 m e quello a 100 m 1. L interpolazione bilineare è illustrata nella figura seguente: 1 Per la temperatura esiste un ottima correlazione tra il parametro meteorologico e la quota ed è possibile stabilire a priori la sua variazione tra due quote conoscendo il valore della temperatura ad una sola delle quote, oltre che il valore delle quote. Lo stesso non può dirsi per gli altri parametri meteorologici. ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 1) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.10

35 Figura 7b: L interpolazione bilineare In particolare, j è il punto di griglia del modello digitale del terreno a 100 m e i,, i+3 sono i punti del modello digitale del terreno a 250 m che circondano in senso antiorario il punto j. Definendo con w e t le distanze normalizzate della Figura 7b il valore nel punto j del generico parametro x sarà dato da: ( ( )) + w(1 t) ( x i +1 γ ( z i +1 z j )) + ( ( )) + (1 w)t( x i +3 γ ( z i +3 z j )) x j = (1 w)(1 t) x i γ z i z j + wt x i +2 γ z i +2 z j dove x i,, x i+3 è il corrispondente volere del parametro x in corrispondenza dei punti di griglia i,..,i+3 della griglia a 250 m di risoluzione orizzontale mentre x j è il valore interpolato sulla griglia a 100 m di risoluzione orizzontale. Il parametro γ è il gradiente di x in funzione della quota (gradiente verticale) e nel caso della temperatura è calcolato ogni giorno considerando i punti di griglia costituiti interamente da terra, ovvero si escludono i punti sul mare. Sono considerati solo i punti su terra poiché sul mare non si hanno a disposizione delle misure per il calcolo. Il gradiente verticale è posto pari a zero per i parametri umidità relativa e precipitazione e la formula (1) si riduce alla interpolazione lineare semplice (Press et al., 1992). Nel paragrafo 3 è mostrato un esempio di interpolazione dalla griglia a 250 m alla griglia a 100 m per la temperatura media giornaliera. Inoltre, tutte le analisi meteorologiche prodotte e mostrate nel WP2 utilizzano l interpolazione bilineare per aumentare la risoluzione dal 250 a 100 m. (1) ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 1) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.11

36 2.4 Simulazioni svolte e simulazioni da svolgere Come descritto nel capitolato tecnico di progetto, durante il progetto MAPVIC saranno prodotti 24 mesi consecutivi di esecuzione della catena operativa di modellistica numerica messa a punto nel progetto. Questi mesi potranno essere prodotti sia in configurazione realtime sia in configurazione off-line. Nella configurazione real-time sono prodotte le previsioni meteorologiche in tempo reale e vengono archiviate, producendo in questo modo sia il servizio sia l archivio di progetto. Nella configurazione off-line sono eseguite delle simulazioni al solo fine di produrre i campi meteorologici per gli studi di progetto. Per fissare un riferimento alle simulazioni da svolgere considereremo, ai fini della produzione di 24 mesi di simulazioni, il periodo: 1 Gennaio Dicembre Tutte le altre simulazioni sono un aggiunta a quelle richieste dal capitolato tecnico e potranno tornare utili per eventuali statistiche/servizi. Il modello a 2.5 km di risoluzione per la Calabria, da quale si ottengono le condizioni iniziali ed al contorno per il modello sulla Piana di Lamezia Terme, è operativo già dal Gennaio Di conseguenza la maggior parte delle sue simulazioni sono state già svolte ed archiviate. Il modello per la Piana di Lamezia Terme è operativo dal 1 Novembre Tutte le simulazioni a valle di questa data hanno funzionato in modalità real-time le simulazioni dal 1 Gennaio 2010 al 31 Ottobre 2010 sono state recuperate recupero in modalità off-line. Le Tabelle 3 e 4 sintetizzano l archivio delle simulazioni a 2.5 km e a 250 m svolte fino alla data di scrittura di questa relazione. ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 1) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.12

37 Periodo di archivio Disco di archiviazione Luogo di conservazione 1 Gennaio 2010 backup_11 CRATI/ISAC-CNR Lamezia Terme 2 Gennaio Febbraio 2010 backup_12 CRATI/ISAC-CNR Lamezia Terme 2 Febbraio Marzo 2010 backup_13 CRATI/ISAC-CNR Lamezia Terme 5 Marzo Aprile 2010 backup_14 CRATI/ISAC-CNR Terme Lamezia 10 Aprile Maggio 2010 backup_15 CRATI/ISAC-CNR Terme Lamezia 18 Maggio Giugno 2010 backup_16 CRATI/ISAC-CNR Lamezia Terme 23 Giugno Luglio 2010 backup_17 CRATI/ISAC-CNR Terme Lamezia 29 Luglio Settembre backup_ CRATI/ISAC-CNR Terme Lamezia 13 Settembre Ottobre 2010 backup_19 CRATI/ISAC-CNR Terme Lamezia 21 Ottobre Novembre backup_20 CRATI/ISAC-CNR Lamezia 2010 Terme 24 Novembre Gennaio backup_21 CRATI/ISAC-CNR Lamezia 2011 Terme 03 Gennaio Febbraio backup _22 CRATI/ISAC-CNR Lamezia 2011 Terme 04 Febbraio Marzo 2011 backup _23 CRATI/ISAC-CNR Lamezia Terme 09 Marzo Aprile 2011 backup _24 CRATI/ISAC-CNR Lamezia Terme 17 Aprile Maggio 2011 backup _25 CRATI/ISAC-CNR Lamezia Terme Tabella 3: Archivio delle simulazioni RAMS a 2.5 km di risoluzione sulla Calabria. Periodo di archivio Disco di archiviazione Luogo di conservazione 01 Gennaio Ottobre ur_ CRATI/ISAC-CNR Terme Lamezia 01 Novembre Gennaio backup _ CRATI/ISAC-CNR Terme Lamezia 03 Gennaio Febbraio backup _22 CRATI/ISAC-CNR Lamezia 2011 Terme 04 Febbraio Marzo 2011 backup _23 CRATI/ISAC-CNR Lamezia Terme 08 Marzo Aprile 2011 backup _24 CRATI/ISAC-CNR Lamezia Terme 19 Aprile Maggio 2011 backup _25 CRATI/ISAC-CNR Lamezia Terme Tabella 4: Archivio delle simulazioni RAMS a 250 m di risoluzione sulla Calabria. Dalle tabelle precedenti emerge come sia stato terminato circa il 75 % delle simulazioni da svolgere in MAPVIC. ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 1) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.13

38 Nei report successivi si terrà aggiornata la situazione delle simulazioni numeriche fino al completamento dei 24 mesi. 3. Attività Valutazione dei tempi di calcolo, configurazione sul cluster del LAMEC ed esecuzione operativa In questo paragrafo si introduce la configurazione utilizzata dalla catena operativa del progetto MAPVIC sul cluster di calcolo del LAMEC. Il cluster è formato da 7 calcolatori ognuno dotato di due processori quad-core di tipo Intel Xeon e di 8-16 GB di RAM a seconda del calcolatore. La capacità di archivio dati è di 25 TB sul cluster e di 30 TB sulle unità disco esterne. Il cluster è in continua espansione e nel corso del progetto MAPVIC le sue potenzialità aumenteranno. La catena operativa consta di due modelli che vengono eseguiti in cascata: il modello a 2.5 km di risoluzione su tutta la Calabria (illustrato nel precedente rendiconto) ed il modello a 250 m sulla Piana di Lamezia Terme, illustrato in questo rendiconto (paragrafi 2.1 e 2.2). La corsa operativa, che oltre ad archiviare le simulazioni per il progetto esegue anche le previsioni meteorologiche in tempo reale, inizia alle ore 09:30 ora locale (Italiana) di ogni giorno (per fissare le idee considereremo, successivamente, il generico giorno t) con l esecuzione del modello a 2.5 km. L esecuzione di questo modello si protrae dalle 12:00 UTC del giorno t fino alle ore 24:00 UTC di 5 giorni dopo (t+5), integrando per un tempo complessivo di 132 h (5 giorni e mezzo). La simulazione termina alle 22:00 ora locale del giorno t utilizzando sei nodi di calcolo del cluster del LAMEC. Il modello integra in parallelo usando le librerie MPICH 2.1 ( compilate con opzione ch_p4, ovvero supponendo il cluster formato da calcolatori a memorie separate collegati da una rete veloce. In futuro, per utilizzare al meglio il multi-core dei processori Xeon si compilerà il modello con le nuove librerie MPICH 2.1 che contengono l opzione per il multi-core (hydra). Questa attività, comunque, esula dagli obiettivi di MAPVIC. A valle della corsa a 2.5 km di risoluzione viene eseguita la simulazione sulla Piana di Lamezia Terme. Questo modello riceve come dati di input e come condizioni al contorno dinamiche i dati della corsa a 2.5 km di risoluzione orizzontale, ed utilizza la tecnica ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 1) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.14

39 dell innesto ad una via. La simulazione a 250 m di risoluzione, mostrata nei paragrafi 2.1 e 2.2, impiega circa 12 ore per il suo completamento e termina alle 10:00 UTC del giorno t+1. A valle di questa corsa viene svolta l interpolazione geostatistica sulla griglia a 100 m di risoluzione. La corsa a 250 m utilizza sei nodi del cluster di calcolo del LAMEC (con opzione ch_p4). La Tabella 5 mostra una sintesi di quanto appena descritto. MODELLO INIZIO FINE TEMPO DI INTEGRAZIONE 2.5 km (Regione 09:00 ora locale del 22:00 ora locale del 132 ore (5 giorni e Calabria) giorno t giorno t mezzo) 250 m (Piana di Lamezia 22:00 ora locale del 10:00 ora locale del 132 ore (5 giorni e Terme) giorno t giorno t+1 mezzo) Tabella 5: sintesi della corsa operativa di MAPVIC Notiamo, dalle informazioni precedenti, che il tempo integrato dal modello è di cinque giorni e mezzo (132 h). Tuttavia solo i cinque giorni successivi alla data di esecuzione del modello sono utili ai fini della previsione poiché la corsa del modello a 250 m termina nel giorno t+1 (10:00 ora locale). Per questi cinque giorni successivi saranno riportate le statistiche e gli errori nel WP2. La variazione rispetto al capitolato tecnico del tempo di integrazione complessivo (cinque giorni e mezzo invece di sei) è giustificabile per varie ragioni. Le principali sono due: a) se avessimo integrato sei giorni completi invece di cinque e mezzo la previsione utile sarebbe stata comunque di cinque giorni poiché il primo giorno sarebbe stato necessario per il calcolo; b) lo spin-up di 12 ore è sufficiente al modello per portare all equilibrio i campi termodinamico e dinamico dell atmosfera come mostrato da studi precedenti svolti all ISAC- CNR/CRATI (Federico et. al., 2004; Federico et al., 2005). Tenendo conto delle considerazioni a) e b), appare evidente come integrare sei giorni o cinque giorni e mezzo sia la stessa cosa all atto pratico. Di conseguenza per ottimizzare le risorse, si è deciso di usare cinque giorni e mezzo al posto di sei nella configurazione operativa. Va in ogni modo precisato che l aggiunta di un altro giorno di previsione sarebbe fattibile con l aggiunta di una o due macchine all attuale cluster di calcolo. Questo sarà probabilmente realizzato prima della fine del progetto, ma va rilevato come non sia strettamente necessario ai fini del conseguimento degli obiettivi di MAPVIC. ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 1) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.15

40 Per quanto riguarda la corsa sulla Piana di Lamezia Terme, sono state sperimentate diverse configurazioni prima della scelta della configurazione operativa. In particolare sono state considerate sia la risoluzione di 500 m, sia la risoluzione di 100 m. Per comprendere meglio le considerazioni che saranno fatte in seguito, è bene precisare che a ogni raddoppio di risoluzione e a parità di estensione del dominio, il tempo di simulazione aumenta di un fattore otto. Esso, infatti, aumenta di due volte per il raddoppio dei punti lungo la direzione O-E, di altre due volte per il raddoppio dei punti lungo la direzione N-S e di altre due volte per il dimezzamento del passo di integrazione. Il passo di integrazione va dimezzato ogni qual volta di raddoppia la risoluzione per motivi di stabilità numerica (Kalnay, 2003). La Figura 8 mostra il dominio utilizzato per la corsa a 500 m. Come si può notare il dominio di Figura 8 (modello a 500 m di risoluzione orizzontale) è doppio di quello della Figura 1 (modello a 250 m di risoluzione orizzontale). Si noti anche che la scala dei colori è diversa per adattarsi al nuovo dominio, che include montagne più alte. La configurazione del modello di Figura 8 prevede gli stessi punti di griglia di quello in Figura 1 nelle due direzioni O-E e S- N, ma ha un passo temporale doppio. Poiché a parità di punti di griglia il calcolatore impiega circa lo stesso tempo per avanzare di un passo temporale, la simulazione di Figura 8 viene eseguita nella metà del tempo complessivo rispetto alla simulazione di Figura 1. Ad esempio la simulazione che parte alle 12:00 UTC del 1 Novembre 2010 è stata completata in 13 ore per il modello a 250 m ed in 6 ore per il modello a 500 m. Il 1 Novembre è stato scelto poiché è stato particolarmente piovoso (così come i giorni successivi) ed il modello impiega più tempo nello svolgere simulazioni piovose a causa del tempo necessario all esecuzione del modulo di microfisica. La configurazione a 500 m di risoluzione si presta molto bene all uso operativo poiché impiega la metà del tempo della configurazione a 250 per la simulazione e si estende per un dominio più vasto. Tuttavia questa risoluzione è piuttosto lontana da quella di 100 m che viene utilizzata per le analisi meteorologiche e, anche se è possibile fare una interpolazione geostatistica per arrivare alla risoluzione finale di 100 m, si è preferito aumentare la risoluzione del modello compatibilmente con i tempi di calcolo. Inoltre, come evidente dalla Figura 8, il dominio a 500 m di risoluzione integra una parte di territorio Calabrese che non è specifica del progetto. In altri termini, l estensione del dominio di Figura 1 è quella che realmente interessa in MAPVIC ed integrare un dominio più vasto implica solo un aumento di tempo di calcolo. ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 1) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.16

41 Figura 8: Topografia e dominio di integrazione per la griglia a 500 m di risoluzione. Oltre alla simulazione a 500 m è stata provata anche la risoluzione di 100 m (Figura 9). Si noti la maggiore definizione delle strutture orografiche rispetto ai modelli a 250 m (Figura 1) e a 500 m (Figura 8). In questo caso i tempi di esecuzione diventano proibitivi poiché il vincolo dell estensione dell area da simulare, che deve ricoprire all incirca l area di Figura 1 per non perdere d interesse ai fini del progetto, impone l utilizzo di circa il doppio di punti di griglia in entrambe le direzioni O-E e S-N rispetto a quelli di Tabella 1. Considerando anche la diminuzione del passo temporale, ne consegue che il modello operativo a 100 m di risoluzione impiega circa 5 giorni di tempo macchina per completare una simulazione di 5 giorni, utilizzando sei nodi del cluster di calcolo del LAMEC. Il tempo di esecuzione potrebbe essere ridotto utilizzando un numero maggiore di nodi (ad esempio con 12 nodi si ottiene il risultato in 3 giorni), tuttavia lo sforzo computazionale non è sostenibile con la potenza di calcolo attuale. Dalle considerazioni fatte in precedenza si è scelto, quindi, di utilizzare la configurazione a 250 m per l operatività e di interpolare secondo la metodologia riportata nel paragrafo 2.3 sulla griglia a 100 m, utilizzata per le analisi meteorologiche. ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 1) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.17

42 Figura 9: Topografia e dominio di integrazione per la griglia a 100 m di risoluzione. La ricerca di una maggiore risoluzione, che è considerata con grande priorità nella modellistica meteorologica, è giustificata dalla Figura 10. In questa figura viene mostrato lo stesso campo (ovvero valido alla stessa ora) di temperatura della chioma della vegetazione per le risoluzioni di 100, 250 e 500 m, rispettivamente. La chioma della vegetazione è il livello atmosferico la cui temperatura è direttamente influenzata dalla temperatura della vegetazione e del suolo. Questa corrisponde alla temperatura misurata direttamente dalle stazioni meteorologiche. ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 1) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.18

43 Figura 10: temperatura in superficie (della chioma della vegetazione) simulata da modello C-RAMS per le 00 UTC del 19 Novembre Le tre figure mostrano, dall alto al basso, le simulazioni per le risoluzioni di 100, 250 e 500 m, rispettivamente. Le due circonferenze in ogni figura includono circa le stesse aree. Si può notare, considerando le temperature all interno delle due circonferenze, che il campo di temperatura è simulato con dettaglio crescente all aumentare della risoluzione. Ad esempio l area di temperatura più fredda (tra 8 e 10 C) presente nella circonferenza più a Nord, rappresentata come un area isolata nella simulazione a 100 m, è simulata come una propaggine delle temperature più fredde delle pre-serre nella simulazione a 250 m. La stessa bolla di aria più fredda è appena accennata alla risoluzione di 500 m e i suoi contorni sono meno definiti. ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 1) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.19

44 Nella seconda circonferenza sono mostrati, per la simulazione a 100 m, gli effetti del centro abitato di Curinga sulle temperature. In particolare, la temperatura del centro abitato è leggermente più calda delle aree circostanti a causa degli effetti antropici. Quest aria più calda è propagata più a valle, verso NO, nella simulazione a 100 m. Lo stesso effetto appare, anche se in modo meno evidente, nella simulazione a 250m. La simulazione a 500m non mostra effetti evidente dovuti al centro abitato di Curinga. Dal confronto delle figure precedenti emerge la maggiore definizione delle strutture di temperatura all aumentare della risoluzione orizzontale. Di conseguenza, soprattutto nel caso in cui la precisione sia un requisito importante come in MAPVIC, è auspicabile eseguire il modello alla massima risoluzione possibile. Tuttavia, come mostrato in questo paragrafo, non è possibile eseguire in modo operativo il modello a 100m di risoluzione orizzontale e, tra l operatività e la risoluzione, è sicuramente il primo requisito da preferire per gli scopi del progetto. In definitiva, il modello è stato implementato a 250m di risoluzione orizzontale. 4. Conclusioni In questa relazione è stata introdotta la configurazione del modello a 250 m sulla Piana di Lamezia Terme, tassello mancante per il completamento della catena di modellistica numerica di progetto. E stata mostrata la tecnica per il passaggio dalla risoluzione orizzontale di 250 m a quella di 100 m tramite l ausilio dell interpolazione spaziale, mentre è stata mostrata l impossibilità di poter eseguire in modo operativo il modello a 100 m di risoluzione. Sono stati descritti i tempi di calcolo necessari e la configurazione del modello sul cluster di calcolo di Lamezia Terme del CRATI/ISAC-CNR, al fine di comprendere meglio gli aspetti operativi. E stato presentato un rendiconto analitico delle simulazioni fatte, del disco e del luogo in cui sono conservati i dati. Alla data di scrittura di questa relazione, il WP1 si può dire interamente terminato per quello che riguarda la realizzazione del software, mentre mancano ancora alcune simulazioni da compiere per raggiungere i 24 mesi richiesti dal capitolato. In particolare sono state completate il 75% delle simulazioni da svolgere in MAPVIC. ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 1) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.20

45 Le simulazioni saranno terminate, verosimilmente a fine 2011 con circa sei mesi di anticipo sulla fine di progetto. Questo garantirà di poter completare le statistiche di progetto (WP2) per la fine dello stesso. BIBLIOGRAFIA Cotton, W. R., Pielke, R. A. Sr., Walko, R. L., Liston, G. E., Tremback, C. J., Jiang, H., McAnelly, R. L., Harrington, J. Y., Nicholls, M. E., Carrio, G. G., McFadden, J. P. : RAMS 2001: Current satus and future directions, Meteorol. Atmos. Phys., 82, (2003), Federico S., E. Avolio, C. Bellecci, M. Colacino, A. Lavagnini, C. Accadia, S. Mariani, M. Casaioli (2004). Three model intercomparison for quantitative precipitation forecast over Calabria. Il Nuovo Cimento C, 27 C, Federico S., E. Avolio, C. Bellecci, M. Colacino. The meteorological model RAMS at CRATI Scrl, Adv. in Geosciences, 2, (2005). Kalnay, E.: Atmospheric Modeling, Data Assimilation and Predictability. Cambridge University Press, Molinari, J. and Corsetti, T.: Incorporation of cloud-scale and mesoscale down-drafts into a cumulus parametrization: results of one and three-dimensional integrations, Mon. Wea. Rev., 113, , Press, W. H., Teukolsky, S. A., Vetterling, W. T., Flannery, B. P.: Numerical recipes in Fortran 77, second ed. Cambridge University Press, Cambridge, Walko, R. L., Cotton, W. R., Meyers, M. P., Harrington, J. Y.: New RAMS cloud microphysics parameterization part I: the single-moment scheme, Atmos. Research, 38, (1995), Walko, R. L., Band, L. E., Baron, J., Kittel, T. G., Lammers, R., Lee, T. J., Ojima, D., Pielke, R.A. Sr., Taylor, C., Tague, C., Tremback, C. J., and Vidale, P. L.: Coupled Atmosphere- Biosphere-Hydrology Models for environmental prediction, J. Appl. Met., 39, , Yamada, T., Mellor, G.: A Simulation of the Wangara Atmospheric Boundary Layer Data. J. Atmos. Sci., 42, ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 1) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.21

46 APQ - Azione 3 Sostegno alla Domanda di Innovazione nel Settore Agroalimentare - ALLEGATO 2 WP2 Verifica del modello e produzione di analisi meteorologiche ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC

47 ALLEGATO 2 WP2 - Verifica del modello e produzione di analisi meteorologiche Acronimi:...1 Attività 2.1 Verifica del modello Verifica dei campi temperature e umidità relativa Verifica del campo di precipitazione...11 Attività 2.2 Produzione di analisi meteorologiche Analisi dei campi di temperatura e umidità relativa Analisi del campo di precipitazione...20 Attività 2.3 Messa a punto di una procedura MOS sulle uscite del modello...23 Conclusioni...23 Bibliografia...24 Acronimi: MAPVIC: Modellistica Agrometeorologica di Precisione per la Viticoltura Calabrese RAMS: Regional Atmospheric Modeling System CRAMS: Calabria Regional Atmospheric Modeling System ISAC-CNR: Istituto di Scienze dell Atmosfera e del Clima del Consiglio Nazionale delle Ricerche CRATI: Consorzio per la Ricerca ed Applicazione di Tecnologie Innovative LAMEC: LAboratorio di MEteorologia e Climatologia del ISAC-CNR/CRATI di Lamezia Terme Si utilizzano le 24 ore e non le 12 ore (am, pm). RMRC: Rete Meteorologica Regionale Calabrese ARPACal: Agenzia Regionale per la Protezione dell Ambiente della Calabria ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 2) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.1

48 Attività 2.1 Verifica del modello Verifica dei campi temperature e umidità relativa In questo paragrafo è descritta l attività di verifica del modello per i parametri meteorologici temperatura e umidità relativa. Saranno presentati alcuni risultati riguardanti il confronto con le analisi. Le mappe che riportano l intera situazione regionale quantificano l errore del modello a 2.5 km di risoluzione spaziale, le mappe sulla sola Piana di Lamezia Terme quantificano l errore a 250 m di risoluzione e si riferiscono al modello specifico messo a punto in MAPVIC. Va premesso che la verifica di un modello meteorologico è un problema multidimensionale ed in questa relazione saranno considerate solo alcune statistiche di base. Altre statistiche sono state riportate nei lavori scientifici pubblicati o sottomessi nell ambito del progetto MAPVIC. In questi lavori le statistiche presentate sono di tipo diverso rispetto a quelle di questa relazione proprio a causa della multidimensionalità della verifica di un modello meteorologico e dei diversi aspetti coinvolti. Di conseguenza questo paragrafo non può essere esaustivo e per approfondire gli aspetti della verifica del modello meteorologico si rimanda a questi lavori. Gli articoli saranno citati nell ambito del WP6 e potranno essere messi a disposizione del committente qualora richiesto o scaricati dalle pagine web del progetto. Definiamo alcune statistiche di base che saranno utilizzate in questo paragrafo: il bias, l errore assoluto, e l errore quadratico medio. Date due serie di numeri v1(i) e v2(i) i=1,..,n si definiscono il bias, l errore assoluto (ABS) e l errore quadratico medio (RMSE) tra i due vettori v1 e v2 le quantità seguenti: bias= 1 N ABS= 1 N N i =1 N i =1 N (v1(i) v2(i)) v1(i) v2(i) (v1(i) v2(i)) 2 i =1 RMSE = N In questo paragrafo il vettore v2 è dato dall analisi meteorologica, il vettore v1 dalla previsione. ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 2) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.2

49 Fig Sinistra: bias della temperatura media per il primo giorno di previsione ( C); Centro: errore assoluto per il primo giorno di previsione per la temperatura media ( C); Destra: RMSE ( C) per il primo giorno di previsione per la temperatura media. La Figura mostra il bias, l errore assoluto ed il RMSE per la previsione della temperatura media giornaliera per il primo giorno di previsione. In questo caso l errore è stato calcolato applicando le formule introdotte in precedenza per ogni punto di griglia, considerando l intero periodo di simulazioni dal 1 Gennaio 2010 al 31 Marzo Il bias tende ad essere negativo con valori inferiori di C rispetto all analisi. Questo indica che il modello tende, mediamente, a simulare delle temperature più fredde di quelle delle analisi e quindi dei valori misurati. Valori positivi (il modello è più caldo delle analisi) sono invece localizzati sui picchi montuosi. L errore assoluto medio mostra delle buone prestazioni del modello su tutto il territorio Calabrese, in quanto l errore è inferiore a 1.5 C per la maggior parte del territorio. L errore assoluto cresce in corrispondenza della Piana di Lamezia Terme, ad Est della Sila ed in una banda di territorio, orientata SO-NE che si estende tra le stazioni di Cetraro e Amendolara. Si hanno massimi in corrispondenza di queste due stazioni e la natura locale dell errore è probabilmente legata al fatto che l orografia non viene ben risolta dal modello digitale del terreno utilizzato dal RAMS (2.5 km di risoluzione orizzontale). La natura locale dell errore è evidente dalla mappa dell errore quadratico medio con valori che superano i 5 C in corrispondenza delle stazioni di Cetraro e Amendolara. Per la restante parte del dominio RMSE è generalmente inferiore a 2 C. In generale la performance del modello è più che soddisfacente in termini di valori dell errore. Questi valori, infatti, sono confrontabili o minori di quelli riportati in bibliografia su topografia complessa (Myrick and Horel, 2006; Tyndall et al. 2010). ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 2) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.3

50 Un altro esempio di skill del modello a 2.5 km di risoluzione utilizzato in MAPVIC è mostrato in Federico (2011). In questo lavoro, la previsione ad un giorno del modello dimostra di avere uno score (Anomaly Correlation Coefficient) superiore a quello della persistenza in estate. La persistenza ha uno skill (ovvero maggiore di 0.6 nel caso di ACC) positivo per l estate, come mostrato nello stesso lavoro e quindi il fatto che lo score del modello è superiore a quello della persistenza conferma le buone performance del modello per questo parametro. Fig Sinistra: bias dell umidità relativa media per il primo giorno di previsione (%); Centro: errore assoluto per il primo giorno di previsione per l umidità relativa media (%); Destra: RMSE (%) per l umidità relativa media per il primo giorno di previsione. La Figura mostra il bias, l errore assoluto e l errore quadratico medio per l umidità relativa e per il primo giorno di previsione. Va sottolineato come in questo caso le misure che sono state utilizzate per fare le analisi meteorologiche (20) siano meno di quelle utilizzate per la temperatura (88). La mappa del bias mostra valori compresi tra -10% e 10% per la gran parte del territorio regionale. Il bias è positivo, ovvero il modello è più umido delle osservazioni, per la parte più a Nord della Calabria, ad eccezione della valle del Crati. E negativo per la parte Sud della regione, eccetto l Aspromonte. I valori dell errore sono quasi ovunque inferiori al 5%. Questo valore, tuttavia, è sottostimato dalla esiguità delle misure a disposizione, se paragonata alla complessità del territorio. Infatti, laddove non vi sono misure, l algoritmo di analisi restituisce un valore che tende al valore del first-guess 1 in modo tanto più evidente quanto minore è la densità delle osservazioni. 1 Nel contesto delle analisi meteorologiche e della verifica del modello, si indica con il nome di first-guess o background il campo su griglia dal quale si parte per svolgere l analisi. Questo campo è fornito dal primo giorno di previsione del modello meteorologico utilizzato in MAPVIC e rappresenta la stima iniziale dell analisi. Ad esempio la temperatura media giornaliera di background, da cui si parte per fare le analisi di temperatura media giornaliera, è la temperatura media del primo giorno di previsione. Questo campo è fornito dal modello a ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 2) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.4

51 Poiché l errore della Figura è dato dalla differenza tra il first-guess e l analisi, ne consegue che dove le misure sono poco dense l errore è sottostimato rispetto a quello reale. Stime più reali dell errore si possono avere confrontando l analisi ed il first-guess solo nei punti di griglia vicini alle osservazioni. Successivamente si tornerà su questo punto. Fig Sinistra: RMSE ( C) per la temperatura media giornaliera del primo giorno di previsione in Estate; Destra RMSE ( C) per la temperatura media giornaliera del primo giorno di previsione in Inverno. Al fine di considerare alcune statistiche di base del problema della verifica del modello numerico, la Figura mostra l errore del primo giorno di previsione per l estate e per l inverno. La variabilità stagionale delle prestazioni dei modelli meteorologici è stata ampiamente dimostrata in bibliografia ed è particolarmente importante per il Mediterraneo (Trigo, et al. 1999; 2002) e la Calabria (Colacino et al., 1997; Federico et al. 2009), in cui la variabilità climatica stagionale è marcata. Dalla Figura emerge come l errore sia inferiore in estate di circa C. La migliore performance delle prestazioni dei modelli in estate rispetto all inverno non deve stupire poiché in estate si ha la minore incidenza di cicloni in Calabria, e la predicibilità del modello è maggiore in queste condizioni. In estate, l errore massimo assoluto si ha per il versante Est del Pollino (stazione di Amendolara, RMSE > 6 C) con massimi locali a Nord della valle del Crati e per la stazione di Cetraro. Gli errori maggiori si hanno, quindi, in corrispondenza di situazioni orografiche ben definite e particolarmente complesse, come le valli o il contrasto terra-mare. Queste situazioni orografiche particolari non sono ben riprodotte dal modello. 2.5 km di risoluzione orizzontale su tutta al Calabria, o dal modello a 250 m sulla Piana di Lamezia a seconda del caso. Il paragrafo successivo mostra il processo di analisi utilizzato in MAPVIC. ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 2) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.5

52 Fig Come per la Fig per l umidità relativa media giornaliera (%) per il primo giorno di previsione. La Figura mostra il RMSE per l estate e l inverno per il primo giorno di previsione di umidità relativa media giornaliera. Anche in questo caso la previsione per l estate è migliore rispetto a quella invernale. Di conseguenza, anche per l umidità relativa l errore è modulato dalla variabilità climatica stagionale. In estate, quando è minimo il numero di cicloni che interessano la Calabria, l errore è minimo mentre in inverno, quando l incidenza dei cicloni è massima, l errore è massimo. L errore è generalmente al disotto di 10%, anche se vi sono alcune eccezioni rilevanti. In estate si hanno massimi locali per la valle del Crati e le Serre (stazione di Serra San Bruno); in inverno emerge una banda di valori massimi, orientata da SO a NE che si estende dalla stazione di Cetraro a quella di Amendolara. Questa banda ha delle notevoli capacità di ripetersi anche nelle semplici statistiche considerate in questa relazione. Questo tipo di strutture può aiutare a capire dove il modello meteorologico richiede i maggiori miglioramenti. Come detto in precedenza, la verifica di un modello meteorologico è un problema multidimensionale e non può essere presentato completamente in questa relazione. Altri esempi di errori del modello meteorologico, per la temperatura in superficie a 2.5 km di risoluzione per la Calabria, sono disponibili in Federico (2011). In particolare in questo lavoro sono mostrati gli errori per i primi quattro giorni di previsione per l estate 2008 e sono presentate alcune statistiche atte a stabilire l utilità della previsione rispetto alla persistenza. Va sottolineato come l estate sia la stagione più importante dal punto di vista agricolo. ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 2) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.6

53 Un secondo lavoro, che riporta le statistiche per il 2009 per la temperatura media superficiale a 2.5 km di risoluzione in Calabria, è stato sottoposto per la pubblicazione alla rivista ASR (Advances in Scince and Research, In questo lavoro sono considerate le statistiche stagionali con particolare riferimento al secondo giorno di previsione. Nei due lavori appena citati, è mostrato come non si abbiano differenze sostanziali tra l errore quantificato su tutto il territorio regionale e l errore quantificato per i soli punti di griglia vicino ai termometri per la temperatura. Di conseguenza, la densità delle misure di temperatura è sufficiente alla verifica del modello sulla griglia a 2.5 km di risoluzione. Questa assunzione non è valida per l umidità relativa. Per questa ragione, nelle tabelle successive si riportano sia gli errori su tutto il dominio, sia gli errori per i punti di griglia prossimi alle stazioni. In questo modo si ottiene un duplice effetto: a) i fenomeni locali, che non possono essere rappresentati dal modello, vengono filtrati dal processo di analisi poiché la previsione viene confrontata con l analisi meteorologica; b) si escludono i punti lontani dalle stazioni di misura in quanto, a causa della scarsa densità delle misure, l analisi è molto simile al background rendendo la stima dell errore non realistica. Al fine di fornire delle statistiche esaustive rispetto ai lavori scientifici già presentati o pubblicati sul progetto MAPVIC, ovvero per tutti i cinque giorni di previsione, la tabella seguente riporta il valore medio dell errore per la temperatura e l umidità relativa media per la griglia a 2.5 km di risoluzione. La Tabella mostra il bias, l errore assoluto e l errore quadratico medio per la temperatura superficiale (prime tre colonne) e per l umidità relativa media superficiale. Come ci si aspetta, l errore cresce con il giorno di integrazione. Questa crescita è dell ordine di 0.2 C per il RMSE della temperatura media superficiale e di 2 % per il RMSE dell umidità relativa media superficiale. Non vi sono, di fatto, differenze tra le stime dell errore in corrispondenza dei soli punti di griglia prossimi alle stazioni e quelle su tutto il dominio per la temperatura superficiale. Le differenze nel RMSE sono infatti al massimo di 0.2 C sun un errore di 2.2 C (10% del valore dell errore). Questo conferma come la densità delle stazioni della rete meteorologia regionale, gestita dall ARPACAL, sia rappresentativa delle diverse condizioni che si incontrano in Calabria. Per l umidità relativa le differenze sono maggiori (circa 2-3 % su un errore di circa 15%, ovvero il 20% circa dell errore), anche se non vi sono differenze sostanziali tra le sue stime. ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 2) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.7

54 Errore Bias ( C) ABS ( C) RMSE ( C) Bia (%) ABS (%) RMSE (%) 1D -0.6 (-0.6) 1.4 (1.5) 1.8 (2.0) 1.6 (0.2) 7.7 (7.8) 9.5 (10.0) 2D -0.6 (-0.7) 1.6 (1.7) 2.1 (2.3) 3.8 (5.0) 10.4 (12.0) 12.8 (15.4) 3D -0.6 (-0.7) 1.7 (1.8) 2.2 (2.4) 4.1 (5.2) 11.4 (12.7) 13.9 (16.1) 4D -0.6 (-0.7) 1.8 (1.8) 2.3 (2.4) 4.0 (5.0) 11.8 (13.0) 14.5 (16.4) 5D -0.6 (-0.6) 2.0 (2.0) 2.6 (2.6) 4.3 (5.3) 12.4 (13.5) 15.2 (17.0) Tabella Errore del modello (bias, errore assoluto ed errore quadratico medio) a 2.5 km di risoluzione per la temperatura media ed umidità relativa media per i cinque giorni di previsione. I valori in parentesi sono calcolati considerando i soli punti di griglia vicini alle stazioni. La Figura mostra il bias, l errore assoluto e l errore quadratico medio per la previsione della temperatura media superficiale per il terzo giorno di previsione. Il bias mostra dei valori bassi in senso assoluto poiché la previsione è più calda/fredda dell analisi di circa 0.5 C sull intero dominio. Questo è confermato dalla mappa dell errore assoluto che mostra valori generalmente compresi tra 1.0 C e 1.5 C e dalla mappa dell errore quadratico medio che mostra valori tra 1.5 C e 2.0 C. Fig Sinistra: bias ( C) della temperatura media per il terzo giorno di previsione; Centro: errore assoluto ( C) per il terzo giorno di previsione per la temperatura media; Destra: RMSE ( C) per il terzo giorno di previsione per la temperatura media. ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 2) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.8

55 E importante sottolineare come la Fig mostra un campo di fatto costante anche se si hanno alcuni effetti di bordo al contrasto terra-are e ad Est della griglia. Questo risultato è dovuto a due fattori concomitanti: a) le stazioni mostrano delle differenze di temperatura media inferiori rispetto all errore che il modello commette per ognuna di esse; b) l esame dei dati non rivela delle particolari specificità delle misure dei parametri meteo-climatici che possano generare delle strutture specifiche nei pattern di errore. Un esempio di questo è dato dalla Fig , che mostra il first-guess, l analisi, la differenza tra i due campi ed i valori di temperatura media misurati dalle stazioni per il 07/02/2010. Si può notare come la differenza massima tra le temperature medie del modello sia di 1.5 C, mentre l errore del giorno commesso dal modello è di 2 C. Dalla Fig si evince come vi possano essere dei pattern specifici degli errori del giorno, come ad esempio il valore crescente dell errore andando verso la linea di costa per il 07/02/2010 ma, in media, non emergono particolari pattern di errore. Fig Sinistra: bias (%) dell umidità relativa media per il terzo giorno di previsione; Centro: errore assoluto (%) per il terzo giorno di previsione per l umidità relativa media; Destra: RMSE (%) per l umidità relativa media per il primo terzo di previsione. ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 2) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.9

56 La Figura mostra il bias, l errore assoluto e l errore quadratico medio per l umidità relativa media giornaliera. Il bias è inferiore al 5 % mostrando delle buone performance in senso assoluto per la previsione di questo parametro. Questo è confermato dalla mappa di errore assoluto medio che mostra valori inferiori al 10 % e dal RMSE (errore minore del 12.5%). Per l umidità relativa emerge un debole pattern dell errore con valori maggiori al centro della Piana, laddove sono collocate le stazioni di rilevamento. Per quanto riguarda la variabilità stagionale dell errore sulla griglia a maggiore risoluzione, valgono le stesse considerazioni che sono state fatte per la griglia su tutta la Calabria: gli errori sono maggiori in inverno e minori in estate. La Figura mostra il confronto tra l errore della temperatura media giornaliera in estate e quello in inverno. I valori del RMSE sono compresi tra 1 C e 1.5 C in estate, mentre in inverno sono maggiori di circa mezzo grado. Fig Sinistra: RMSE ( C) per la temperatura media giornaliera del primo giorno di previsione per la griglia ad alta risoluzione (250 m) in Estate; Destra RMSE ( C) per la temperatura media giornaliera del primo giorno di previsione in Inverno. Concludiamo la discussione sulla performance del modello ad alta risoluzione per la Piana di Lamezia Terme, mostrando una tabella riepilogativa per i cinque giorni di integrazione dell errore commesso dal modello rispetto alle analisi. Il confronto è mostrato sia su tutti i punti di terra della griglia del modello che per i soli punti vicini alle stazioni. Il bias mostra valori inferiori ad 1 C per la temperatura media giornaliera, mentre il bias dell umidità relativa è trascurabile. E interessante notare come l errore cresca debolmente in valore assoluto con il giorno di previsione. In particolare, il valore di RMSE per la temperatura media giornaliera cresce di circa 0.1 C per ogni giorno, mentre per l umidità relativa media giornaliera l errore cresce di circa 1.0 %. Questa piccola crescita, se da una parte fornisce un elemento sicuramente ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 2) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.10

57 positivo ai fini dell utilizzo operativo dei modelli meteorologici in MAPVIC per i giorni successivi al primo, dall altra mostra come tutto l errore del modello sia già presente al primo giorno di integrazione. Errore Bias ( C) ABS ( C) RMSE ( C) Bias (%) ABS (%) RMSE (%) 1D -0.6 (-0.6) 1.2 (1.2) 1.4 (1.5) -2.3 (-2.0) 6.3 (6.6) 8.1 (8.5) 2D -0.4 (-0.5) 1.3 (1.3) 1.6 (1.6) -1.7 (-2.0) 7.0 (7.1) 8.9 (9.0) 3D -0.4 (-0.5) 1.3 (1.3) 1.6 (1.6) -1.6 (-2.0) 7.7 (7.9) 9.8 (10.2) 4D -0.4 (-0.5) 1.4 (1.4) 1.7 (1.7) -1.7 (-2.1) 8.2 (8.3) 10.5 (10.6) 5D -0.3 (-0.4) 1.5 (1.4) 1.9 (1.9) -1.8 (-2.3) 9.0 (9.2) 11.8 (12.1) Tabella Errore del modello (bias, errore assoluto ed errore quadratico medio) a 250 m di risoluzione per la temperatura media ed umidità relativa media per i cinque giorni di previsione. Tra parentesi sono mostrate le statistiche per i soli punti di griglia prossimi alle stazioni. Gli errori sono simili considerando sia tutto il dominio che i soli punti di griglia vicini alle stazioni e nel secondo confronto sono generalmente maggiori. Con questa Tabella concludiamo lo studio dell errore del modello rispetto all analisi meteorologica. Nel seguito del progetto l attività non sarà più considerata. Si aggiorneranno le statistiche man mano che saranno disponibili nuove simulazioni e saranno messe a disposizione del committente qualora richiesto Verifica del campo di precipitazione La verifica del campo di precipitazione sarà presentata nel prossimo rendiconto di MAPVIC. Attività 2.2 Produzione di analisi meteorologiche Analisi dei campi di temperatura e umidità relativa In questo paragrafo saranno descritte le procedure messe a punto per la produzione delle analisi meteorolologiche e saranno mostrati alcuni esempi di analisi. La procedura di analisi meteorologica consente di ottenere la migliore stima di un parametro meteorologico da un campo di background (o first-guess, che nel caso del progetto MAPVIC viene fornito dal modello meteorologico RAMS), e dalle misure meteorologiche (Kalnay, 2003), tenendo conto degli errori associati con ognuna delle sorgenti di informazione. L algoritmo di analisi messo ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 2) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.11

58 a punto in MAPVIC utilizza il metodo delle approssimazioni successive 2 (Bratseth, 1986; Sashegyi et al., 1993; Lazarus et al., 2002). L insieme dell algoritmo di analisi e del modello meteorologico sarà chiamato CRAMS (Calabria Regional Atmospheric Modeling System). Nel metodo delle approssimazioni successive sono risolte iterativamente due equazioni per ogni variabile analizzata φ (nel nostro caso temperatura ed umidità relativa). La prima equazione fornisce la stima della correzione della variabile al punto di griglia φ x, la seconda equazione aggiorna il valore dell osservazione φ o : e: [ ( )] φ x (k +1) = φ x (k) + α xi φ i obs φ i k n i =1 [ ( )] φ o (k +1) = φ o (k) + α oi φ i obs φ i k Dove φ obs i è il valore della i-esima osservazione, ed n sono le osservazioni disponibili. Nelle equazioni (1) e (2), k è il numero dell iterazione, e φ i (k) è la stima dell osservazione fatta dal first-guess all iterazione k-esima. Un piccolo numero di iterazioni è sufficiente ad ottenere la convergenza (Sashegyi et al., 1993) e, nell implementazione dell algoritmo di analisi, il numero di iterazioni è uguale a dieci. Il peso al punto di griglia i-esimo del first-guess α xi ed il peso dell osservazione α oi sono dati da: α xi = ρ xi m i α oi = (ρ oi + ε 2 δ oi ) m i (3) dove ρ è la funzione di correlazion, ε 2 è il rapporto tra l errore delle osservazioni (σ o ) e l errore del modello (σ b first-guess), che è funzione della variabile analizzata e del livello verticale, e δ oi è la funzione delta di Kronecker. La funzione di correlazione ρ è una Gaussiana che dipende dalla distanza r. In particolare: ρ(r) = e dove la distanza d definisce il raggio di influenza dell osservazione. Il raggio è diminuito dopo un certo numero di iterazioni per velocizzare il processo di convergenza e per assimilare n i =1 r 2 d (1) (2) 2 In una prima fase è stato utilizzato il metodo dell OI (Optimal Interpolation). Questo metodo, ad esempio, è stato mostrato in Federico (2011). Tuttavia il metodo si è rivelato eccessivamente oneroso in termini di tempo di calcolo e memoria ed è stato rimpiazzato dal metodo delle approssimazioni successive. Non è escluso che si possa tornare al metodo dell OI o che si possa ricorrere a metodi variazionali in futuro, in quanto più rigorosi. ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 2) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.12

59 le strutture alla mesoscala. La scelta dei valori del raggio è determinato in base al fitting delle innovazioni (vedere dopo) ed è compatibile con i valori riportati in bibliografia (Lazarus et al., 2002; Sashegyi et al., 1993, Myrick et al., 2005). Il parametro ε ed il raggio di influenza delle misure d sono stati derivati in maniera del tutto rigorosa dai dati con il metodo di Lönnberg and Hollingsworth (Lönnberg and Hollingsworth, 1986; Myrick and Horel, 2006). Assumendo che: a) gli errori delle osservazioni siano non correlati; and b) gli errori del first-guess e delle osservazioni siano non correlati, otteniamo per la covarianza delle innovazioni (ovvero delle differenze tra il dato osservato ed il firstguess interpolato al punto di osservazione): cov(r =0)=σ 2 2 o + σ b e: cov(r 0) = σ 2 b ρ(r) dove ρ(r) è la funzione di correlazione dell errore del first-guess, che viene assunto come una funzione isotropica della distanza. Questa funzione è Gaussiana e -(r/d)^2 nel metodo di Sashegyi. Dal fitting dei dati con un polinomio del sesto ordine 3 per i dati degli anni 2010 e 2011, quest ultimo fino al 31 Marzo, otteniamo, ad esempio nel caso della temperatura media superficiale: σ 2 o =1.9 C 2 ; σ 2 b =2.0 C 2. La Figura mostra il fitting dei dati per la temperatura media: Fig Covarianza delle innovazioni in funzione della distanza per la temperatura media superficiale (curva continua) e fitting relativo (curva tratteggiata). 3 Sono stati provati polinomi dal primo all ottavo ordine ottenendo la minimizzazione del chi-quadrato per il sesto ordine. ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 2) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.13

60 Analogamente la Figura mostra i risultati ottenuti per l umidità relativa media giornaliera. Fig Covarianza delle innovazioni in funzione della distanza per l umidità relativa media superficiale (curva continua) e fitting relativo (curva tratteggiata). In questo caso il fitting è stato ottenuto con un esponenziale decrescente in funzione della distanza e -r/d sommato ad un valore costante. Altri esempi di fitting sono disponibili in Federico (2011) per la temperatura minima e massima superficiale. Poiché le curve reali che interpolano i dati sono diverse da delle Gaussiane, si è preferito utilizzare diversi valori delle distanze delle Gaussiane d, in funzione del passo dell iterazione, in modo da rappresentare meglio gli andamenti delle Figure e Nel metodo implementato operativamente, infatti, la distanza d è pari a 40 km per i primi 4 passi, a 20 km per i passi da 5 a 8, e 10 km per i passi 9 e 10. Va sottolineato, inoltre, che la funzione di de-correlazione delle innovazioni è molto rapida all inizio (approssimativamente un esponenziale decrescente con distanze caratteristiche di km) per poi decrescere più lentamente. La decrescita veloce all inizio comporta che le innovazioni indotte dalle misure abbiano un carattere locale, mentre la decrescita lenta indica che il background è affetto da bias rispetto alle misure 4. Il fatto che ogni giorno il modello sia affetto da bias non deve sorprendere in quanto la Calabria è una regione piccola rispetto alle scale tipiche dell atmosfera. Di conseguenza in 4 Non è escluso che in seguito si utilizzino delle funzioni di decorrelazione che si adattino maggiormente al reale andamento delle Figure e ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 2) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.14

61 una data giornata il modello può essere più caldo o più freddo delle misure mediamente su tutta la Regione. Il parametro m i rappresenta la densità dei dati ed è calcolato come: n m i = ρ ij + ε 2 j =1 Per quanto riguarda le analisi svolte, va precisato che sono stati preparati due diversi database di analisi: a) database delle analisi sull intera Calabria che utilizza sia i dati delle stazioni meteo del CRATI dislocate nella Piana di Lamezia Terme sia i dati della RMRC. In questo caso il campo di background è fornito dalla previsione a 2.5 km svolta dal CRATI/ISAC- CNR di Lamezia Terme; b) database delle analisi della Piana di Lamezia Terme che utilizza come background la previsione ad altissima risoluzione (250 m di risoluzione orizzontale) del progetto MAPVIC. Questo risultato, pur richiedendo uno sforzo maggiore è molto importante in quanto ha consentito di mettere a punto un pacchetto generale di analisi che possa funzionare sia con i dati della RMRC sia con i dati di stazioni di altri enti dislocati sul territorio. Va sottolineato, poi, come questi argomenti siano trasversali a quelli del progetto ALPI ( ALlerta Precode Incendi boschivi - Bandi PIA, Regione Calabra, che vede coinvolti gli stessi partner) per cui è stata fatta una sinergia con i risultati del progetto ALPI. Per entrambi i database si utilizzano come osservazioni sia i dati delle stazioni del CRATI dislocate nella Piana di Lamezia Terme, sia i dati della RMRC. Una figura che mostra l insieme delle stazioni utilizzate per le analisi (RMRC+Lamezia Terme) è mostrata nel paragrafo successivo, mentre in questo paragrafo saranno mostrate le posizioni delle stazioni situate nella Piana di Lamezia Terme. Discutiamo brevemente un esempio di analisi su tutta la Calabria per il giorno 07 Febbraio Questo giorno è stato scelto in modo del tutto casuale semplicemente per far vedere come funziona l algoritmo di analisi. Per semplicità consideriamo due sole grandezze: la temperatura media giornaliera in superficie e l umidità relativa giornaliera in superficie. ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 2) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.15

62 Fig Sinistra: first-guess di temperatura media ( C); Centro: analisi della temperatura media giornaliera ( C); Destra: differenza tra il first-guess e l analisi ( C). Tutte le mappe si riferiscono al 07/02/2010 La Figura mostra il campo di temperatura media prevista dal modello a 2.5 km di risoluzione operativo al CRATI/ISAC-CNR. Le temperature previste vanno da un minimo di - 4 C sul Pollino fino a 10 C della Piana di Gioia Tauro. L analisi mostra che la previsione della temperatura media per il 07 Febbraio 2010 è soddisfacente poiché non si hanno delle correzioni molto significative al first-guess. Tuttavia sono riscontrabili delle situazioni locali in cui la correzione è significativa. La principale è la Piana di Sibari in cui le temperature di analisi mostrano un massimo locale al centro della Piana non previsto dal modello. Questo è confermato dalla mappa delle differenze tra il first-guess e l analisi. Va notato come le differenza tra il background e l analisi sia inferiore ad 1 C per la maggior parte del dominio mentre i valori possono essere elevati localmente, come ad esempio al centro della Piana di Sibari o sull Aspromonte. Le differenze maggiori si hanno in corrispondenza di situazioni locali orografiche ben definite. Oltre al massimo della Piana di Sibari, è visibile un massimo sull Aspromonte ed alcune situazioni (stazioni di Amantea e Crotone) dovute al contrasto terra-mare. Queste situazioni sono per lo più collegate a particolarità orografiche locali che evidenziano come la risoluzione di 2.5 km non consenta ancora di rappresentare alcuni gradienti termici locali come quello che si ha tra l interno della Piana di Sibari e le catene montuose circostanti o quello legato alla linea si costa in situazioni orografiche complesse (Crotone ed Amantea). I massimi locali a Nord della Calabria (valle del Lao) o in Aspromonte sono invece dovuti al fatto che le stazioni meteorologiche sono stazioni di fondovalle e non sono rappresentative della realtà locale 5. 5 Una discussione dell errore di rappresentatività delle stazioni meteorologiche esula dallo scopo di questa relazione. Si veda Federico (2011). ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 2) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.16

63 Fig Sinistra: first-guess di umidità relativa media giornaliera (%); Centro: analisi della umidità relativa media giornaliera (%); Destra: differenza tra il first-guess e l analisi (%). Tutte le mappe si riferiscono al 07/02/2010 La Figura mostra il first-guess, l analisi e la differenza dei due campi per l umidità relativa media giornaliera del 07/02/2010. In questo caso si può notare come il modello tenda a sovrastimare la grandezza su tutto il dominio. L analisi, infatti, mostra una riduzione del 5% dell umidità relativa su gran parte del territorio regionale. Le riduzioni sono maggiori in una fascia trasversale da SO a NO che attraversa la Catena Costiera, la Piana di Sibari ed il Pollino. In questo caso le differenze sono dell ordine di 10-20% (sovrastima da parte della previsione). Si hanno anche piccole zone in cui l umidità relativa è sottostimata dalla previsione, come a Sud del Poro, in corrispondenza di Reggio Calabria e sullo Ionio Catanzarese. ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 2) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.17

64 Fig Alto a sinistra: first-guess di temperatura media ( C); Alto a destra analisi della temperatura media giornaliera ( C); Sotto: differenza tra il first-guess e l analisi ( C). Tutte le mappe si riferiscono al 07/02/2010 per l analisi sul Piana di Lamezia Terme. I valori numerici riportano i valori registrate dalle stazioni del CRATI e della RMRC sulla Piana di Lamezia disponibili per il giorno. La Figura mostra il background, l analisi e la differenza tra i due campi nel caso dell algoritmo di analisi per la Piana di Lamezia Terme per il campo di temperatura media del 07/02/2010. Come detto, questo algoritmo di analisi usa il campo di background della previsione per il primo giorno della catena operativa ad alta risoluzione messa a punto in MAPVIC. Dal confronto tra la Figura e la Figura è possibile notare come l alta risoluzione della catena operativa di MAPVIC consenta di apprezzare alcuni fenomeni che non è possibile considerare nella previsione a 2.5 km come il netto contrasto termico che si ha in prossimità della linea di costa. Questo giustifica la necessità di previsioni a maggiore risoluzione per problemi specifici come quelli affrontati in MAPVIC. La previsione del modello è più calda delle misure e l analisi meteorologica è più fredda del first-guess. Questo è confermato dalla differenza tra i due campi che mostra valori progressivamente crescenti dall interno verso la costa (da 0 a 3 C). Va notato come il campo di analisi conservi un forte gradiente termico in corrispondenza della linea di costa ad evidenziare il gradiente che si sviluppa lungo questa linea. Questo è dovuto alla misura di 7.8 C misurata dalla stazione del CRATI presso il LAMEC ed alla misura di 8.4 C della stazione di Curinga. Il valore a Nord-Est del dominio è la superosservazione registrata nei due vigneti dell Azienda Statti di sperimentazione del progetto. ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 2) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.18

65 Fig Alto a sinistra: first-guess di umidità relativa media giornaliera (%); Alto a destra analisi della temperatura media giornaliera (%); Sotto: differenza tra il first-guess e l analisi (%). Tutte le mappe si riferiscono al 07/02/2010 per l analisi sul Piana di Lamezia Terme. I valori numerici riportano i valori registrate dalle stazioni del CRATI e della RMRC sulla Piana di Lamezia disponibili per il giorno. La Figura mostra il background, l analisi e la differenza tra i due per l umidità relativa per il 07/02/2010. In questo caso la correzione dell analisi aumenta il valore dell umidità relativa del campo di background di circa 5%. Sulla maggior parte della Piana la previsione dell umidità relativa media è compresa tra 85% e 90%, mentre le osservazioni mostrano valori superiori al 90%. Anche in questo caso l analisi è in grado di ben correggere il campo di first-guess aumentando di circa il 5% i valori sulla Piana di Lamezia Terme. Da quanto mostrato in questo paragrafo è evidente come l algoritmo di analisi consenta di correggere l errore del first-guess in funzione delle misure. E anche evidente come l algoritmo risponda a delle scale che sono più ampie di quelle rappresentate dalle singole stazioni e come delle situazioni locali non siano del tutto rappresentabili nelle analisi meteorologiche. E importante sottolineare, comunque, che questo problema non è dovuto al ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 2) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.19

66 fatto che l algoritmo ha degli errori, quanto al fatto che queste situazioni locali non hanno delle proprietà statistiche ben definite e tali da essere rappresentate nell algoritmo di analisi. Nel prossimo paragrafo saranno mostrate le analisi del campo di precipitazione per le quali è stata seguita una metodologia diversa poiché le precipitazioni da modello non possono essere utilizzate come first-guess del campo di precipitazione. Per il vento, invece, non sono realizzabili delle analisi meteorologiche a causa del fatto che le misure a disposizione sono poche e sparse, non consentendo la realizzazione di algoritmi di analisi. Anche questa attività si conclude con questo rendiconto. Successivamente, saranno prodotte le analisi secondo lo schema indicato in questo paragrafo. Le analisi potranno essere messe a disposizione del committente qualora richiesto. Inoltre, nell ambito del WP6, la procedura che esegue le analisi meteorologiche sarà resa operativa al fine di svolgere le analisi dei campi meteorologici, temperatura, umidità relativa e precipitazione in tempo reale. Con le stesse procedure illustrate in questa sezione, sono state prodotte le analisi di temperatura media ed umidità relativa sia sulla Piana di Lamezia Terme sia sull intera Calabria dal 1 Gennaio 2010 al 31 Marzo Nel seguito del progetto le analisi saranno portate a 24 mesi (fino al 31/12 /2011) Analisi del campo di precipitazione Per quanto riguarda il campo di precipitazione non è possibile svolgere le analisi meteorologiche con il metodo di Bratseth in quanto il campo di precipitazione prodotto da un modello meteorologico in configurazione prognostica non consente di avere una precisione tale da poter essere utilizzato nelle analisi meteorologiche, almeno al grado di dettaglio richiesto in MAPVIC. Per questo parametro, infatti, l algoritmo delle approssimazioni successive può non convergere a causa della differenza tra il campo di first-guess e le osservazioni. Di conseguenza per questo campo sono state fatte delle analisi meteorologiche che consistono nella spazializzazione geostatistica delle misure di precipitazione provenienti dai pluviometri con il metodo del Kriging semplice. Un aspetto importante delle analisi del campo di precipitazione è stato quello di integrare i dati della minirete di stazioni meteorologiche del CRATI della Piana di Lamezia Terme con la rete meteorologica regionale Calabrese, gestita dall ARPACAL, così come per gli altri ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 2) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.20

67 parametri mostrati nel paragrafo precedente. Per compiere questa integrazione si è passati sia attraverso la verifica dei dati misurati dalle stazioni che attraverso il riempimento dei dati mancanti. Il processo statistico è stato descritto in una pubblicazione scientifica (Federico et al. 2009). In questo stesso articolo sono riportate alcune mappe climatiche della Calabria per il campo di precipitazione (medie stagionali, media annuale, eventi di precipitazione intensa, intervalli di tempo tra due eventi precipitativi nelle diverse stagioni etc.). Alla fine del processo, quindi, si hanno delle mappe giornaliere di precipitazione che possono essere utilizzate per la verifica dei modelli, per studi climatici etc. Le mappe giornaliere sono ottenute applicando ai dati un Kriging semplice per l interpolazione spaziale. Come riportato in Federico et al. (2009) questo metodo si è rivelato più soddisfacente degli altri poiché consente di minimizzare l errore associato all interpolazione spaziale. Al momento in cui si scrive (Maggio 2011) sono state prodotte le analisi meteorologiche per 24 mesi, come richiesto dal capitolato tecnico, e l attività può ritenersi conclusa 6. Le analisi sono state prodotte per il periodo 1 Maggio Aprile Le analisi sono a disposizione presso il LAMEC dove sono salvate sia le immagini sia le matrici dati. La Figura mostra, a titolo di esempio, la precipitazione misurata dall insieme dei pluviometri della RMRC e della minirete del CRATI per il 18/12/2009. Figura 2.2.7: Precipitazione (mm) misurata dai pluviometri della RMRC e dei pluviometri della minirete del CRATI per il 18/12/ Va rilevato come l analisi del campo di precipitazione sia terminata prima delle analisi di temperatura ed umidità relativa poiché non richiede l utilizzo di un campo di background. Di conseguenza le analisi dei campi temperatura ed umidità relativa richiedono l esecuzione della previsione meteorologica mentre l analisi della precipitazione richiede solo le misure dei pluviometri. ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 2) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.21

68 Dalla mappa precedente, si può notare l elevato numero di stazioni ubicate nella Piana di Lamezia Terme. Queste stazioni sono quelle della minirete del CRATI che, come detto, sono state unite a quelle della RMRC. Una volta applicata la procedura di Kriging semplice si ottiene un campo di precipitazione alla risoluzione di 1 km per l intera Calabria ed alla risoluzione di 100 metri per la Piana di Lamezia Terme. I campi per il 18/12/2009 sono mostrati nelle Figure e 2.2.9, rispettivamente. Figura 2.2.8: Analisi di precipitazione (mm) con il Kriging semplice ad 1 km di risoluzione su tutta la Calabria per il 18/12/2009. La Figura mostra una precipitazione su tutta la Regione con valori minimi sul versante Ionico (1-5 mm) e con valori massimi sui principali rilievi. Il massimo assoluto si ha per la stazione di Serra San Bruno con un valore superiore a 40 mm circa nel giorno. Figura 2.2.9: Analisi di precipitazione (mm) con il Kriging semplice ad 100 m di risoluzione per la Piana di Lamezia Terme per il 18/12/2009. I numeri rappresentano i valori misurati dai pluviometri. ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 2) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.22

69 Dalla Figura è possibile notare un massimo di precipitazione in corrispondenza della Piana di Lamezia terme. Questo massimo è introdotto dai dati della minirete del CRATI. Per evidenziare questo aspetto, riportiamo l analisi di precipitazione a 100 m ottenuta applicando il metodo del Kriging semplice per la Piana di Lamezia Terme. Si può notare il massimo riportato dalla stazione di Lamezia (25.2 mm) posta in prossimità del mare. I valori di precipitazione decrescono andando verso l interno ed è notevole il gradiente di precipitazione. Ad esempio nella stazione ubicata presso le cantine Statti, la precipitazione è di 12.6 mm, ovvero la metà di quella registrata 5 km più a Ovest. Va rilevato, infine, che le mappe delle Figure e sono ottenute mediante due procedure di Kriging diverse a differenti risoluzioni spaziali (1 km e 100 m). Attività 2.3 Messa a punto di una procedura MOS sulle uscite del modello L attività sarà svolta nel terzo anno del progetto MAPVIC. Conclusioni In questo allegato è stato quantificato l errore commesso dal modello rispetto alle analisi meteorologiche per il sottoinsieme di parametri temperatura e umidità relativa. Sono stati mostrati gli algoritmi di analisi dei campi di temperatura, umidità relativa e precipitazione. Per i primi due campi è adottato il metodo delle approssimazioni successive mentre per la precipitazione è adottato il metodo del Kriging semplice. Dalla discussione precedente è possibile notare come il progetto MAPVIC dimostri la possibilità di fare delle analisi microclimatiche anche su territori complessi, come quello Calabrese, utilizzando tutte le informazioni a disposizione. Le analisi ad alta risoluzione 7 sulla Piana di Lamezia corrispondono appieno agli obiettivi del progetto di ricostruzione ed analisi microclimatica e pongono le basi per poter affrontare con nuovi strumenti il problema della conoscenza del microclima e della sua applicazione in agricoltura. Nel corso del WP6 (diffusione dei risultati) le procedure di analisi saranno automatizzate. 7 Le analisi sono state realizzate a 250 m per l umidità relativa e la temperatura e a 100 m per la precipitazione. ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 2) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.23

70 Nel seguito del progetto, le analisi e le statistiche di quantificazione dell errore della previsione per i parametri temperatura ed umidità relativa saranno aggiornate man mano che procederanno le simulazioni meteorologiche. Le nuove statistiche saranno mostrate qualora richiesto dal committente. Nel prossimo rendiconto, inoltre, si mostreranno le statistiche delle uscite del modello rispetto alle stazioni meteorologiche e per il campo di precipitazione. Bibliografia Barker, D. M., Huang, W., Guo, Y. R., and Xiao, Q. N.: A Three-Dimensional Variational Data Assimilation System For MM5: Implementation And Initial Results. Mon. Wea. Rev., 132 (4), , Brathseth, A. M.: Statistical interpolation by means of successive corrections. Tellus, 38A, , Colacino, M., Conte, M., and Piervitali, E.: Elementi di climatologia della Calabria. IFA- CNR, Rome, 197 pp, Federico S., Avolio E., Pasqualoni L., De Leo L., Sempreviva A.M., Bellecci, C., Preliminary results of a 30-year daily rainfall data base in southern Italy, Atmospheric Research, 4, , 2009, doi: /j.atmosres Federico, S.: Verification of surface minimum, mean, and maximum temperature forecasts in Calabria for summer 2008, Nat. Hazards Earth Syst. Sci., 11, , doi: /nhess , Kalnay, E.: Atmospheric Modeling, Data Assimilation and Predictability. Cambridge University Press, Lazarus, S. M, Ciliberti, C. M., Horel, J. D., Brewster, K. A.: Near-Real-Time Applications of a Mesoscale Analysis System to Complex Terrain, Wea. Forecasting, 17, , Lönnberg, P. and Hollingsworth, A.: The statistical structure of short-range forecast errors as determined from radiosonde data. Part II: The covariance of height and wind errors, Tellus, 38A, , Myrick, D. T., J. D. Horel, and S. M. Lazarus: Local adjustment of the background error correlation for surface analyses over complex terrain, Wea. Forecasting, 20, , ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 2) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.24

71 Myrick, D. T., and Horel, J. H.: Verification of surface temperature from the National Digital Forecast Database over the western United States, Wea. Forecasting, 21, , Pielke, R. A: Mesoscale Meteorological Modeling. Academic Press, San Diego, Sashegyi, D. K., Harms, D. E., Madala, R. V., Raman, S.: Application of the Bratseth Scheme for the Analysis Of GALF, Data Using a Mesoscale Model, Mon. Wea. Rev., 121, , Schenkman, A. D., Xue, M., Shapiro, A., Brewster, K., Gao, J: The Analysis and Prediction of the 8 9 May 2007 Oklahoma Tornadic Mesoscale Convective System by Assimilating WSR-88D and CASA Radar Data Using 3DVAR, Mon. Wea. Rev., 139, , Trigo, I.F., Davies, T.D., & Grant, R.B. (1999). Objective climatology of cyclones in the Mediterranean region. Jou. of Climate, 12, Trigo, I.F., Grant, R.B., & Davies, T.D., (2002). Climatology of cyclogenesis mechanisms in the Mediterranean. Mon. Wea. Rev., 130, Tyndall, D. P., J. D. Horel, and M. S. F. V. De Pondeca: Sensitivity of Surface Air Temperature Analyses to Background and Observation Errors. Wea. Forecasting, 25, , ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 2) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.25

72 APQ - Azione 3 Sostegno alla Domanda di Innovazione nel Settore Agroalimentare - ALLEGATO 3 WP3 Modelli a gradi giorno e loro verifica ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC

73 ALLEGATO 3 WP3 Modelli a gradi giorno e loro verifica Acronimi:...1 Attività 3.1 Sviluppo del modello a gradi giorno per Lobesia Botrana e tararuta/verfica per l area di studio...2 Attività 3.2 Svilippo del modello EPI per la peronospora...7 Attività 3.3 Modello per la peronospora temperatura-umidità...7 Attività 3.4 Verifica dei modelli EPI e temperatura-umidità per la peronospora...7 Attività 3.5 Interfacciamento dei modelli...8 Acronimi: MAPVIC: Modellistica Agrometeorologica di Precisione per la Viticoltura Calabrese RAMS: Regional Atmospheric Modeling System CRAMS: Calabria Regional Atmospheric Modeling System ISAC-CNR: Istituto di Scienze dell Atmosfera e del Clima del Consiglio Nazionale delle Ricerche CRATI: Consorzio per la Ricerca ed Applicazione di Tecnologie Innovative LAMEC: LAboratorio di MEteorologia e Climatologia del ISAC-CNR/CRATI di Lamezia Terme Si utilizzano le 24 ore e non le 12 ore (am, pm) RMRC: Rete Meteorologica Regionale Calabrese ARPACal: Agenzia Regionale per la Protezione dell Ambiente della Calabria TAI: Tecniche Agronomiche Innovative ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 3) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.1

74 Attività 3.1 Sviluppo del modello a gradi giorno per Lobesia Botrana e tararuta/verfica per l area di studio Il primo modello che è stato realizzato è il modello della Lobesia Botrana. La versione base del modello, realizzata nel PON-TAI, era già basata sul modello a gradi giorno, calcolato con il metodo del seno singolo, ed era stata già tarata sul complesso territorio della Calabria (Pasqualoni, 2009). Recenti studi evidenziano che il parassita può adattarsi al microclima rendendo difficile l utilizzo dei modelli a gradi giorno con soglie fisse di temperatura per tutto il territorio della Calabria. Infatti, le soglie del modello andrebbero adattate da una zona all altra della regione complicando notevolmente la realizzazione di uno strumento operativo per gli utenti finali. Le soglie, inoltre, avrebbero bisogno di un gran numero di dati per la loro definizione che rende impraticabile la metodologia in questo progetto. Al fine di poter ovviare a questo problema si è fatta una considerazione di carattere pratico: quasi tutte le aziende agricole Calabresi realizzano un monitoraggio con trappole a feromone per la Lobesia e sono in grado di poter definire con precisione (2-3 giorni) la data di inizio del volo del parassita. Questo è anche evidente dai dati relativi all azienda Statti che sono stati discussi nel primo rendiconto, da cui emerge come l agronomo faccia rilevamenti ogni duetre giorni sulle trappole a feromone sparse nei vigneti (in genere tre trappole ogni ettaro). Di conseguenza è stata realizzata una nuova versione del modello della Lobesia Botrana che tiene conto di due nuovi input: 1) la posizione geografica inserita dall utente; 2) la data dell inizio di una generazione introdotta dall utente (biofix). La nuova interfaccia del modello è mostrata in Figura 1 ed è accessibile alla pagina utilizzando il link: Lobesia botrana (biofix) 1. 1 Per continuità viene ancora mantenuto il link al modello della Lobesia Botrana messo a punto nel progetto PON-TAI Lobesia botrana. ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 3) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.2

75 Figura 1: Interfaccia del modello della Lobesia Botrana con biofix. Nella nuova interfaccia compaiono dei campi da inserire: la data del biofix, la generazione del biofix, la longitudine e la latitudine di interesse. La data di biofix e la generazione vanno introdotte dall utente. Se non si introduce la data o la generazione, il modello assumerà le soglie dei gradi giorno ricavate nel progetto TAI per le diverse generazioni. Per la longitudine e la latitudine si può utilizzare lo strumento per il posizionamento di precisione che viene introdotto nel paragrafo successivo e che si basa sulla Google Maps. Questo strumento consente di utilizzare oggetti sul territorio (strade, abitazioni, etc.) per il posizionamento di precisione. Qualora non si introducano valori per la longitudine e/o la latitudine, il modello viene eseguito in corrispondenza del punto su cui viene cliccata la mappa. Una volta inseriti i dati nei vari campi, viene spuntato il tasto esegui e, con un click sulla mappa si ottiene l esecuzione del modello. ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 3) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.3

76 La Figura 2 mostra un esempio di uscita del modello della Lobesia per l anno 2010 senza l utilizzo del biofix per una posizione vicina ai vigneti in cui si sta svolgendo la sperimentazione del progetto (Piana di Lamezia Terme). L uscita del modello è data da: 1) un grafico che mostra la sommatoria termica che si accumula nei vari giorni dell anno (curva in nero) e dalle soglie di accumulo per le diverse generazioni. Le soglie di accumulo sono di colore diverso a seconda della generazione (blu, verde, arancione e rosso per la prima, seconda, terza e quarta generazione) e, per ogni generazione, si riferiscono all inizio, al picco e alla fine del volo; 2) una Tabella che indica le date di raggiungimento delle diverse fasi fenologiche, al fine di chiarire meglio l uscita del modello riportata sul grafico. Quest ultima, infatti, potrebbe risultare di difficile lettura. L uscita del modello è salvabile sul proprio computer (utilizzando il link: Lobesia.ps) e può essere stampata per essere portata in campo 2. Figura 2: Uscita del modello della Lobesia eseguito il 12/04/ L uscita del modello è molto simile a quella messa a punto nel progetto TAI, ed è descritta in Pasqualoni (2009) ed il Federico et al. (2007) in dettaglio. ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 3) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.4

77 Come si può notare dalla Figura 2, al 12 Aprile 2011, giorno in cui è stato eseguito il modello, la Lobesia non ha svolto nessun volo, come ci si aspetta (i primi voli sono previsti a Maggio inoltrato). Si può notare come la curva delle somme termiche arrivi al giorno 105 (corrispondente al 15 Aprile incluso) poiché nell elaborazione del modello si considerano anche i tre giorni successivi di previsione meteorologica. Per l esempio di Figura 2 non si riporta la Tabella a corredo del modello poiché non contiene dati. Per valutare l effetto del biofix nel calcolo del modello supponiamo che per lo stesso vigneto di Figura 2 vengano avvistati i primi voli di Lobesia al 31 Marzo. Ovviamente, questa situazione non corrisponde ad un caso reale ma serve solo per mostrare il funzionamento del biofix nel modello. Inserendo nell interfaccia del modello le coordinate geografiche del punto (16.28 E, N) la data del biofix (31-03) e la generazione (1) si ottiene l uscita riportata in Figura 3a. Figura 3a: Uscita del modello della Lobesia eseguito il 12/04/2011 con biofix per la prima generazione al 31 Marzo 2011 ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 3) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.5

78 Figura 3b: Tabella relativa alla Figura 3a. Per questo esempio è riportata anche la Tabella a corredo dell uscita del modello: nella Tabella è riportata la data dell occorrenza della fase fenologica. Un secondo problema che si è affrontato nel progetto è stato quello di inserire la varietà colturale nel calcolo. Non è stato possibile risolvere del tutto questo problema in quanto i dati a nostra disposizione non consentono di trarre delle conclusioni generali sui vigneti della Calabria, adatte ad uno strumento di carattere generale come quello messo a punto nel progetto. Dai dati a disposizione nel progetto MAPVIC, come quelli mostrati nel rendiconto, emergono le seguenti informazioni di tipo semi-quantitativo: 1) Per il clima della Piana di Lamezia Terme gli attacchi del parassita sono più pronunciati per la varietà Merlot che per quella Chardonnay. 2) I picchi del volo per la varietà Merlot sono meglio definiti rispetto a quella Chardonnay. 3) I picchi della varietà Chardonnay anticipano di 1-2 settimane quelli della varietà Merlot. ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 3) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.6

79 Queste considerazioni riflettono il fatto che la varietà Chardonnay matura prima e si trova meno esposta agli attacchi del parassita in Agosto-Settembre. Tuttavia, i dati non consentono di definire una soglia per altre varietà e l introduzione del parametro sarebbe limitata a due soli vitigni. Detto in altri termini, i risultati del progetto mostrano l importanza del parametro varietale ma deve essere raccolto un numero maggiore di dati per la messa a punto di un parametro varietale all interno di un modello ad ampia applicazione come quello messo a punto in MAPVIC. Inoltre, dalle misure raccolte in campo emerge come la durata di una generazione di Lobesia sia simile nei due vitigni per la seconda e terza generazione (20 giorni), le più importanti per la viticoltura Calabrese. Da questo consegue che l inserimento del biofix consente di risolvere il problema del parametro varietale almeno per la situazione misurata presso i vigneti in cui è stata fatta la sperimentazione. Infatti, mentre cambia la data di inizio di una generazione tra i due vitigni, è pressoché costante la durata di una generazione (20 giorni). Poiché, tramite il biofix, l utente finale può introdurre la data di inizio di una generazione, ne consegue che il modello può essere adottato nelle varie situazioni. I limiti dell applicabilità di questa affermazione non si conoscono in generale ed andranno risolti in studi futuri. Allo stato attuale delle conoscenze è evidente come l inserimento del biofix consenta di ottenere la situazione di applicabilità più generale. Il modello della Lobesia Botrana realizzato in questo secondo anno è quello definito nel capitolato tecnico del progetto e l attività 3.1 si conclude con questo rendiconto. Nel prosieguo del progetto si manterrà attivo il modello sulle pagine web del CRATI per favorire la diffusione dei risultati del progetto. Attività 3.2 Svilippo del modello EPI per la peronospora Questa attività sarà sviluppata nell ultimo anno del progetto MAPVIC. Attività 3.3 Modello per la peronospora temperatura-umidità Questa attività sarà sviluppata nell ultimo anno del progetto MAPVIC. Attività 3.4 Verifica dei modelli EPI e temperatura-umidità per la peronospora Questa attività sarà sviluppata nell ultimo anno del progetto MAPVIC. ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 3) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.7

80 Attività 3.5 Interfacciamento dei modelli In questa attività è stato implementato il database delle nuove previsioni meteorologiche messe a punto nel progetto. In particolare, le previsioni meteorologiche hanno la risoluzione di 2.5 km su tutta la Calabria (in precedenza la risoluzione era di 6 km). Il database, inoltre, utilizza la previsione ad altissima risoluzione spaziale (250 m, vedere Allegato al WP1) per la Piana di Lamezia Terme. L interfaccia tra i modelli agrometeorologici e la catena di previsione meteorologica messa a punto in MAPVIC, è disponibile nella sua forma definitiva. Il software ed il database sono disponibili presso il LAMEC. Al fine di utilizzare al meglio l alta risoluzione spaziale dei modelli di MAPVIC, è stata messa a punto una interfaccia web per il posizionamento di precisione, realizzata con Google Maps. L interfaccia è accessibile dalla pagina utilizzando il link Posizionamento con Gmaps. Una volta selezionato il link compare l interfaccia mostrata nella Figura 4. ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 3) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.8

81 Figura 4: Interfaccia per il posizionamento con GMAPS. Al centro dell interfaccia compare un puntatore (indicato dalla freccia arancione) che può essere spostato nelle diverse posizioni. Il posizionamento può essere fatto alla precisione desiderata utilizzando gli strumenti di zoom presenti in Google Maps, così come è possibile scegliere tra le vedute ibrida, satellite e stradale (quest ultima è quella indicata nella Figura 4). Sono presenti, infine, le frecce per gli spostamenti fini sulla mappa. Questi strumenti non ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 3) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.9

82 sono visibili nella Figura 4 ma compaiono non appena ci si collega all interfaccia per il posizionamento. Spostando il puntatore nelle diverse posizioni, cambiano i valori della longitudine e latitudine presenti nell ovale arancione. Queste posizioni possono essere copiate ed incollate in un editor di testo per essere utilizzate negli strumenti agrometeorologici che lo prevedono, come ad esempio lo strumento della Lobesia Botrana mostrato al paragrafo Attività 3.1 Sviluppo del modello a gradi giorno per Lobesia Botrana e tararuta/verfica per l area di studio. L interfaccia per il posizionamento messa a punto in questo secondo anno di attività risponde appieno alla necessità di precisione richiesta in MAPVIC, consentendo di utilizzare uno strumento che non si basa solo su coordinate geografiche ma anche su oggetti del territorio. Ciò facilita notevolmente il posizionamento da parte degli utenti finali. Con questa interfaccia, quindi, si risponde pienamente alla richiesta di posizionamento con WEB-GIS evidenziata nella scrittura del capitolato tecnico. Conclusioni In questo secondo anno di attività del progetto MAPVIC si è messo a punto il modello della Lobesia Botrana con biofix. Il modello utilizza la nuova base dati del progetto MAPVIC ed è disponibile nella sua versione definitiva. Il modello non sarà più discusso nei prossimi rendiconti. L interfaccia tra i modelli agrometeorologici ed il database meteorologico è stata realizzata ed è disponibile nella sua versione definitiva presso il LAMEC. E stata realizzata l interfaccia WEB-GIS per il posizionamento di precisione. Bibliografia Pasqualoni L. (2009). Modellistica agrometeorologica in Calabria. Tesi di Dottorato XXI ciclo. Università degli Studi Mediterranea di Reggio Calabria. Federico S., L. Pasqualoni, C. Bellecci, V. Vacante (2007). Utilizzo delle uscite di un modello meteorologico (RAMS) per la previsione fenologica a scala regionale. Atti Convegno AIAM 2006 Isola di Capo Rizzuto Maggio 2007, pp ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 3) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.10

83 APQ - Azione 3 Sostegno alla Domanda di Innovazione nel Settore Agroalimentare - ALLEGATO 4 WP 5 Stazioni agrometeorologiche ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC

84 ALLEGATO 4 WP 5 Stazioni agrometeorologiche Acronimi:...1 Introduzione... 1 Le stazioni agrometeorologiche... 2 Conclusioni... 7 Acronimi: MAPVIC: Modellistica Agrometeorologica di Precisione per la Viticoltura Calabrese RAMS: Regional Atmospheric Modeling System C-RAMS: Calabria Regional Atmospheric Modeling System ISAC-CNR: Istituto di Scienze dell Atmosfera e del Clima del Consiglio Nazionale delle Ricerche CRATI: Consorzio per la Ricerca ed Applicazione di Tecnologie Innovative LAMEC: LAboratorio di MEteorologia e Climatologia del ISAC-CNR/CRATI di Lamezia Terme Si utilizzano le 24 ore e non le 12 ore (am, pm). Introduzione Le due attività del WP5 sono state svolte durante il primo anno di progetto. Infatti, sia la verifica preliminare dei due sensori (Attività 5.1 Implementazione delle stazioni e ricezione dei dati presso il LAMEC), sia l installazione in campo e l integrazione delle due stazioni nel database del LAMEC (Attività 5.2 Controllo della qualità dei dati e integrazione con le altre stazioni agrometeorologiche del CRATI) sono state svolte nel primo anno e sono state descritte nel rapporto tecnico del primo anno. ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 4) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.1

85 Allo stato attuale le stazioni stanno proseguendo ad acquisire dati e non si hanno malfunzionamenti di particolare rilievo. L attività procederà anche nel terzo anno e consisterà nell acquisizione di nuovi dati meteorologici. Le stazioni agrometeorologiche Le due stazioni agrometeorologiche per la misura dei parametri atmosferici sono state collocate in due vigneti adiacenti sui quali si coltivano rispettivamente le varietà vitigne di Cabernet e di Merlot. I due vigneti si trovano su un terreno di proprietà dell Azienda Statti di Lamezia Terme (CZ). Questo terreno, a forma pressoché trapezoidale, è racchiuso su tre lati (i due lunghi e uno corto) da una fila di alberi e l altro è prospiciente ad una collina (lungo la direzione N-NW). Il vigneto vicino alla collina è il cabernet, l altro è il merlot. ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 4) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.2

86 Ogni stazione è centrata nel relativo campo e l installazione è stata curata secondo le disposizioni ed i criteri regolamentati dalle norme WMO (World Meteorological Organization) in materia. L alimentazione elettrica avviene tramite l energia fornita da un pannello solare. Le stazioni sono attive e funzionanti. Periodicamente o per esigenze di malfunzionamento, è svolto un sopralluogo con manutenzione degli apparecchi, dei sensori e del sito di installazione. L acquisizione delle misure è compiuta ogni 15 minuti ed i valori sono trasferiti via radio all unità centrale situata al CRATI, collegata ad un PC dedicato, sul quale si trova il software proprietario di acquisizione, visualizzazione, gestione e controllo dei dati e degli strumenti. ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 4) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.3

87 I dati acquisiti sono ciclicamente archiviati sia nel PC che in un disco rigido esterno, salvati in doppia versione: in un database creato ad hoc dal software, che può essere letto soltanto da esso e quindi recuperabile nell eventualità di installazioni su diversi PC, ed in singoli files di testo giornalieri (esempio nella pagina seguente). ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 4) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.4

88 Data/Ora Temperatura [ C] Pressione atmosferica [mbar] Umidità relativa [%] Velocità del vento [Km/h] Direzione del vento [ ] Precipitazione [mm] Radiazione solare [W/m²] : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 4) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.5

89 Nelle pagine seguenti si mostrano grafici campione di misure settimanali di alcune grandezze agrometeorologiche misurate dalle due stazioni. Tralasciando le indicazioni relative al regime meteo-climatico del sito dei vigneti è possibile notare che i due sensori non individuano delle differenze microclimatiche significative. In particolare, la temperatura non presenta differenze maggiori di 1 C e frequentemente le differenze sono inferiori a 0.5 C (errore strumentale dei due sensori). Queste differenze non possono determinare variazioni sostanziali sui modelli agrometeorologici. La differenza delle due stazioni per l umidità relativa è minore dell errore strumentale (5%) confermando che non emergono variazioni climatiche significative per i due vigneti. La differenza di precipitazione tra i due sensori è inferiore ad 1 mm ed anche in questo caso la differenza tra le osservazioni va attribuita più alla variabilità intrinseca del parametro meteorologico che a differenze microclimatiche tra i due siti. Il grafico della radiazione solare misurata dai due sensori mostra che le differenze superano raramente i 50 W/m 2. Le differenze maggiori si hanno in corrispondenza di corpi nuvolosi di piccole dimensioni che coprono in modo differenziato i due sensori. Queste considerazioni sono confermate dalle rette di regressione che sono state trovate per le coppie di sensori poste nei due vigneti. Nel caso della temperatura, ad esempio, l equazione della retta di regressione tra i due sensori è: y= x. Sull asse delle y sono riportati i valori del vigneto Merlot, lungo le x quelli del Cabernet. L intercetta individua il bias dei due sensori che è di 0.6 C. Ricordiamo che la differenza della misura tra i due sensori posti vicini tra loro al LAMEC era di 0.5 C. Da questo è evidente come le differenze microclimatiche relative alla temperatura siano trascurabili tra i due siti. Il coefficiente della retta di regressione è pari a 1 ed indica che le misure sono in accordo e non individuano della particolari differenze micro-climatiche in tutto il range di temperatura mostrato nelle Figure Il coefficiente di correlazione della retta di regressione è 0.99 che conferma nuovamente la concordanza delle misure registrate nei due siti adiacenti. Risultati simili si ottengono per l umidità relativa, la radiazione solare e la precipitazione. L unico parametro per cui si ha una differenza tra i due siti è il vento. In questo caso ha un ruolo significativo la presenza della collina in prossimità del vigneto Cabernet. Il vento è incanalato dalla collina verso la soglia di Marcellinara determinando un vento più intenso per il sensore posto nel vigneto Cabernet. ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 4) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.6

90 I risultati ottenuti dalle misure in campo consentono di dire che non vi sono differenze microclimatiche tra i due siti indotte dai diversi vitigni o dalle diverse pratiche agricole svolte. Conclusioni In questo breve allegato si è riportata la situazione delle stazioni meteorologiche installate presso i siti della sperimentazione del progetto. Le stazioni sono funzionanti e i dati sono correttamente registrati al LAMEC facendo delle verifiche periodiche sulla loro bontà tramite la correlazione mutua. Periodicamente o in occasione di malfunzionamenti, le stazioni vengono pulite per una maggiore efficienza. Dalle misure in campo, dopo circa due anni di progetto (questo allegato viene scritto a inizio Giugno del 2011), si può affermare che non vi sono differenze microclimatiche indotte dalle diverse vegetazioni che caratterizzano i vitigni, né dalle diverse pratiche agricole che si svolgono sui due impianti. L unica differenza microclimatica è riscontrabile sulla misura del vento ed è causata dalla presenza di una collina in prossimità del vigneto Cabernet che favorisce l incanalamento del vento nella soglia di Marcellinara, aumentando il modulo del vento nel vigneto Cabernet rispetto al Merlot. Questa differenza, comunque, non ha influenza sui modelli agrometeorologici messi a punto nel progetto, poiché questi non utilizzano la misura del vento. L archivio dei dati è disponibile al LAMEC e può essere messo a disposizione del committente qualora richiesto. L assenza di particolari differenze microclimatiche tra i due siti (ad eccezione del vento) è confermata dall elevata correlazione che si ha tra le misure delle due stazioni meteorologiche. L intercetta della retta di regressione tra i due siti è sempre inferiore all errore strumentale che è stato quantificato nel periodo in cui le sue stazioni sono state montate vicine tra loro al LAMEC per la taratura (mezzo grado per la temperatura, 5% per l umidità relativa, 10% del valore di radiazione solare misurato, 10% per il valore del vento misurato). Per quanto riguarda l algoritmo di analisi meteorologica, i valori registrati dalle due stazioni vengono mediati tra loro a costituire una super-osservazione, che viene assimilata dall algoritmo di analisi, come mostrato nell allegato tecnico del WP2. Nel corso del terzo anno di attività si continueranno ad archiviare e a registrare i dati, oltre che a svolgere la manutenzione delle stazioni. ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 4) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.7

91 Fig. 5.1 Misura della temperatura nel vigneto Merlot dal 02/08/2010 al 08/08/2010. Fig. 5.2 Come in Fig. 5.1 per il vigneto Cabernet. ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 4) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.8

92 Fig. 5.3 Misure sovrapposte di temperatura tra i sensori dei due vigneti. Fig. 5.4 Correlazione tra le misure dei due sensori nei vigneti Cabernet (x) e Merlot (y). ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 4) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.9

93 Fig. 5.5 Misura della umidità relativa nel vigneto Cabernet dal 02/08/2010 al 08/08/2010. Fig. 5.6 Misura della umidità relativa nel vigneto Merlot dal 02/08/2010 al 08/08/2010. ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 4) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.10

94 Fig. 5.7 Misura contemporanee di umidità relativa nei due vigneti dal 02/08/2010 al 08/08/2010. Fig. 5.8 Correlazione tra le umidità relativa nei due vigneti dal 02/08/2010 al 08/08/2010. ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 4) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.11

95 Fig. 5.9 Misura della radiazione solare nel vigneto Cabernet dal 02/08/2010 al 08/08/2010. Fig Misura radiazione solare nel vigneto Merlot dal 02/08/2010 al 08/08/2010. ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 4) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.12

96 Fig Misura contemporanee di radiazione solare nei due vigneti dal 02/08/2010 al 08/08/2010. Fig Correlazione tra le misure di radiazione solare nei due vigneti dal 02/08/2010 al 08/08/2010. ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 4) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.13

97 Fig Misura della precipitazione nel vigneto Cabernet dal 01/11/2010 al 07/11/2010. Fig Misura della precipitazione nel vigneto Merlot dal 01/11/2010 al 07/11/2010. ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 4) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.14

98 Fig Misura contemporanee di precipitazione nei due vigneti dal 01/11/2010 al 07/11/2010. Fig Correlazione tra le misure di precipitazione nei due vigneti dal 01/11/2010 al 07/11/2010. ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 4) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.15

99 Fig Misura della velocità del vento nel vigneto Cabernet dal 02/08/2010 al 08/08/2010. Fig Misura della velocità del vento nel vigneto Merlot dal 02/08/2010 al 08/08/2010. ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 4) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.16

100 Fig Misura contemporanee di velocità del vento nei due vigneti dal 02/08/2010 al 08/08/2010. Fig Correlazione tra le misure di velocità del vento nei due vigneti dal 02/08/2010 al 08/08/2010. ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 4) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.17

101 Fig Misura della direzione del vento nel vigneto Cabernet dal 02/08/2010 al 08/08/2010 Fig Misura della direzione del vento nel vigneto Merlot dal 02/08/2010 al 08/08/2010 ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 4) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.18

102 Fig Misura contemporanee di direzione del vento nei due vigneti dal 02/08/2010 al 08/08/2010. Fig Correlazione tra le misure di direzione del vento nei due vigneti dal 02/08/2010 al 08/08/2010. ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 4) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag.19

103 APQ - Azione 3 Sostegno alla Domanda di Innovazione nel Settore Agroalimentare - ALLEGATO 5 WP6 Diffusione dei risultati ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC

104 ALLEGATO 5 WP6 Diffusione dei risultati Acronimi:... 1 Attività 6.1 Realizzazione del sito web del progetto... 1 Attività 6.2 Bollettino automatico sottoforma di SMS... 2 Attività 6.3 Realizzazione brochure informativa... 6 Attività 6.4 Realizzazione evento informativo...6 Acronimi: MAPVIC: Modellistica Agrometeorologica di Precisione per la Viticoltura Calabrese RAMS: Regional Atmospheric Modeling System CRAMS: Calabria Regional Atmospheric Modeling System ISAC-CNR: Istituto di Scienze dell Atmosfera e del Clima del Consiglio Nazionale delle Ricerche CRATI: Consorzio per la Ricerca ed Applicazione di Tecnologie Innovative LAMEC: LAboratorio di MEteorologia e Climatologia del ISAC-CNR/CRATI di Lamezia Terme Si utilizzano le 24 ore e non le 12 ore (am, pm) RMRC: Rete Meteorologica Regionale Calabrese ARPACal: Agenzia Regionale per la Protezione dell Ambiente della Calabria TAI: Tecniche Agronomiche Innovative Attività 6.1 Realizzazione del sito web del progetto Il sito web di MAPVIC è stato visibile sin dai primi sei mesi di progetto. Il sito è accessibile dalla pagina: In questo secondo anno di progetto è stata creato il collegamento allo strumento per il posizionamento di precisione ed il collegamento al nuovo modello per Lobesia Botrana. E ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 5) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag. 1

105 stata creata la pagina dei documenti (accessibile dall area riservata) e sono stati inseriti il capitolato tecnico, il primo rendiconto scientifico, il primo articolo pubblicato sul progetto. Oltre ai link precedenti, il sito contiene informazioni di carattere generale sul progetto, i risultati delle previsioni meteorologiche a 2.5 km di risoluzione ed i dati in tempo reale delle stazioni collocate presso l azienda Statti. E stato pubblicato un primo articolo scientifico alla rivista internazionale NHESS ( per quantificare l errore del modello meteorologico per la previsione del campo di temperatura per i primi 4 giorni di previsione. Il pdf dell articolo è stato messo nell area dei documenti ed è scaricabile on-line dal sito della rivista. E stato sottomesso un secondo articolo scientifico alla rivista internazionale ASR ( ) che è in corso di valutazione. L articolo quantifica l errore per la previsione della temperatura per i successivi tre giorni per un intero anno solare. Il lavoro quantifica, inoltre, le covarianze dell errore associato alla temperatura. Queste covarianze sono utilizzate per il calcolo delle analisi di temperatura. E stato creato il collegamento alle analisi in tempo reale delle precipitazioni, disponibili alla pagina: (è la prima immagine del secondo rigo). Le analisi del campo di precipitazione sono soggette, per i motivi illustrati nell allegato al WP2, alla disponibilità dei dati provenienti dalla RMRC. Al fine di completare questa attività manca la realizzazione della procedura di produzione di analisi in tempo reale per la temperatura e l umidità relativa. Le credenziali per l accesso all area riservata sono: username: usermapvic_15; pwd: anklelock22. Attività 6.2 Bollettino automatico sottoforma di SMS E stata realizzata una procedura per l automatizzazione dell emissione di bollettini meteorologici, sia in formato grafico che di testo, ed è stata dimostrata la fattibilità di questo sistema. In questo paragrafo vengono dettagliati alcuni passaggi di questa procedura. Il modello utilizzato per questa attività è il RAMS a causa della maggiore esperienza del personale del CRATI e dell ISAC-CNR UOS di Lamezia Terme con questo modello. Quotidianamente, presso il centro di calcolo LAMEC del CRATI, sono eseguiti diversi modelli atmosferici a mesoscala per la produzione operativa di previsioni meteorologiche ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 5) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag. 2

106 sull Italia e, ad alta risoluzione, sulla Calabria. Il modello meteorologico che è stato maggiormente adattato alla complessa orografia calabrese è il modello RAMS (Regional Atmospheric Modeling System). Tale modello è impiegato da più di dieci anni dai ricercatori del CRATI ed è costantemente aggiornato e personalizzato in base ai diversi possibili scopi di utilizzo. Numerose pubblicazioni scientifiche, realizzate nel corso degli anni, testimoniano la particolare abilità del modello nel ricostruire, in Calabria, i campi atmosferici di maggiore interesse. Gli output dei modelli atmosferici, dopo ogni esecuzione quotidiana, subiscono un processo di post-processing per la successiva visualizzazione grafica dei principali parametri atmosferici utili alla conoscenza del tempo meteorologico previsto. I software di elaborazione e visualizzazione dati utilizzati al LAMEC sono diversi e sono i più diffusi in ambito scientifico (GRADS, IDL, etc.). È tuttavia da riconoscere che l ottimale comprensione e interpretazione di molte mappe, spesso, richiede una conoscenza dei fenomeni atmosferici avanzata. Per agevolare una migliore comprensione dei principali fenomeni atmosferici (per lo meno dei più comuni), è stata messa a punto una procedura che, di fatto, traduce gli output dei modelli numerici, in opportune mappe user-friendly corredate da icone di facile interpretazione e da opportuni commenti testuali i più possibili esaustivi. Come detto, il modello RAMS è quotidianamente eseguito a diverse risoluzioni spaziali. In particolare, una delle corse operative consta di una griglia centrata sulla Calabria con risoluzione spaziale di 2.5 km. Su tale output è compiuta un ulteriore interpolazione che consiste in un downscaling statistico per mezzo di un modello digitale del terreno (DEM) ad una risoluzione di 1 km. I campi atmosferici simulati dal RAMS sulla Calabria, a questo punto, sono disponibili su una griglia costituita da 300x157 punti di griglia, equidistanti 1 km. In corrispondenza delle cinque province calabresi, e mediante opportune routine scritte nel linguaggio di programmazione FORTRAN90, sono estratti, per ciascun passo temporale dell output del modello, i valori istantanei dei principali parametri atmosferici ritenuti utili per la costruzione del bollettino meteorologico. La scelta dei parametri da estrarre, sebbene in linea di principio sia soggettiva, è in realtà vincolata agli interessi tipici dell utenza media per la conoscenza del tempo meteorologico previsto. In particolare, nel nostro caso, i parametri meteorologici estratti sono: - le componenti orizzontali del vento nelle direzioni N-S e E-O. Tali parametri sono delle grandezze vettoriali tridimensionali e, a partire da queste, sono calcolati la direzione del vento e la sua intensità (DIR e WSP); - la temperatura superficiale (T); ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 5) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag. 3

107 - l umidità relativa in superficie (al primo livello verticale del modello, corrispondente a 23 m circa) (RH); - la frazione di cielo sereno (e quindi, di conseguenza, la frazione di cielo coperto da nubi) (CLEAR); - la precipitazione cumulata al suolo (PREC). Una volta ottenute tali informazioni puntuali, in corrispondenza dei punti prescelti e per ogni intervallo temporale dell output del modello (gli output di partenza sono orari) si procede alla media dei parametri stessi sull arco del giorno solare (dalle 00 alle 24). Ogni previsione, nel momento stesso in cui è disponibile, copre i successivi 3 giorni. A ciascun valore dei parametri meteo ottenuti, per ciascuna provincia, si deve ora far corrispondere un opportuna icona grafica (da collocare nella mappa nel punto prescelto) e un breve commento testuale esplicativo. Tale parte è la più delicata e, in un certo senso, legata all abilità del previsore, riguardo le eventuali peculiarità del dominio d interesse. Le scelte non saranno sempre univoche ma, spesso, derivate dalla concomitanza di diversi fattori atmosferici. La procedura di associazione valore numerico - icona&testo è interamente automatizzata e generata per mezzo di apposite routines scritte nel linguaggio di programmazione IDL. Per discriminare i diversi fenomeni meteo da descrivere sono state preventivamente fissate delle soglie per ciascun parametro atmosferico. A titolo di esempio: il sistema genererà il messaggio precipitazione debole, se gli accumuli giornalieri saranno inferiori alla soglia di 10 mm. Allo stesso tempo, qualora fossero previsti valori di precipitazione minimi (< 1mm/giorno), ma allo stesso tempo il parametro CLEAR evidenziasse l assenza di nubi, il programma restituirà l informazione no pioggia. Sempre a proposito della previsione di pioggia, che di fatto è la più delicata, giocherà un ruolo importante anche il valore estratto di umidità relativa. Il breve esempio sopra esposto fa capire come il sistema sia costituito da una serie di cicli IF- THEN-ELSE annidati; in corrispondenza di particolari situazioni atmosferiche, singole o concomitanti, il sistema produce la scelta ottimale tradotta in icona grafica e in testo. Oltre alla precipitazione, un altra importante informazione fornita riguarda lo stato del cielo e, in particolare, l eventuale presenza di copertura nuvolosa. Il parametro CLEAR assolve a tale compito e, come detto, opportune soglie preventivamente fissate consentono la discriminazione soggettiva tra cielo sereno e cielo nuvoloso (sono ovviamente previste delle situazioni intermedie). ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 5) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag. 4

108 La terza macro-informazione meteorologica che è fornita riguarda il vento. Per una migliore leggibilità delle mappe prodotte l icona del vento, relativa a ciascuna provincia, è disposta sul mare. In questo caso l interpretazione dei venti è oggettiva, in quanto è adottata la scala di Beaufort che consente una classificazione in base alla velocità delle correnti. La direzione, chiaramente, è univoca ed è rappresentata graficamente per mezzo di frecce. Per quel che riguarda il testo, si è ritenuto opportuno suddividere la regione in particolari zone d interesse. Le zone sono state suddivise in modo geografico e, i parametri meteo corrispondenti a ciascuna zona, sono ottenuti mediando i valori puntuali estratti provincia per provincia. Così facendo, si producono messaggi testuali per: il Nord, il Sud e il Centro della Calabria e, similmente, per la zona tirrenica e per quella ionica. Il bollettino meteorologico è pubblicato quotidianamente su un apposita pagina web: Riportiamo, a titolo di esempio, uno screenshot della pagina stessa. Le scritte in alto Oggi, Domani e Dopodomani sono cliccabili e producono, chiaramente, il passaggio da una previsione all altra in base alla scelta fatta. Al click cambia il testo (subito sotto) e l immagine della Calabria corredata dalle icone. ATS CRATI - CNR ISAC - Prot. n MAPVIC Allegato 5) al II SAL 01/07/ /06/2011 pag. 5