editoriale 1 RIVISTA DI METEOROLOGIA AERONAUTICA - N 3/2009

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1 Imp. fasc qxd:Layout :37 Pagina 1 editoriale I l fascicolo di fine estate si pubblica al termine di una stagione presentatasi in modo molto regolare, nessun allarme per ondate di calore né per temporali distruttivi. La novità che annoveriamo è nella conduzione della Redazione della Rivista dove il t. col. Capizzi sostituisce, dopo sette anni, il col. Cacciola. Il saggio di apertura, partendo dagli interrogativi che ci si pone allorquando l estate tarda ad arrivare o l inverno è poco piovoso, prende in considerazione il fenomeno del Niño. Questo fenomeno oceanografico per la vastità del territorio su cui agisce e per l enorme quantità di energia che mette in gioco è da considerarsi un precursore di stagioni con caratteristiche anche estreme. In particolare el Niño, nel periodo in cui è sotto osservazione, ha un andamento oscillante, con una lievissima tendenza alla crescita. Nel secondo articolo viene esaminata la capacità di previsione di un modello numerico dell atmosfera con uno schema di inizializzazione migliorato comparandone i risultati con le osservazioni da satellite e utilizzando nuovi metodi di verifica diagnostico-spaziale. Questi metodi utilizzano schemi per la misura della similarità/dissimilarità e dell accordo delle caratteristiche spaziali tra previsioni e osservazioni utilizzando il processamento di immagini e l analisi geostatistica. Questo tipo di approccio non era stato mai applicato per verificare i miglioramenti apportati ai modelli atmosferici di previsione numerica. Il terzo saggio descrive con immagini affascinanti le nubi galattiche. Nella nostra galassia, così come nel resto dell Universo, lo spazio tra le stelle è riempito da materia rarefatta che si presenta aggregata principalmente sotto forma di nubi di gas e polvere. Tale materia, essenzialmente idrogeno, non è osservabile direttamente, ma rivelabile soltanto attraverso gli effetti indiretti che produce sulla materia visibile. La dinamica delle nubi galattiche è profondamente diversa da quella delle nubi atmosferiche che siamo abituati a osservare nel cielo. Il meccanismo di formazione delle nubi galattiche non è ancora del tutto chiaro ma è evidente che queste sono il serbatoio che fornisce la materia prima da cui nascono le stelle. Il successivo articolo esamina la meteorologia aeronautica come componente importante dell Air Traffic Management (ATM). Le avverse condizioni meteorologiche inficiano la regolarità del sistema europeo di trasporto aereo e sono responsabili di un terzo di tutti i ritardi nella movimentazione dei vettori aerei non imputabili a responsabilità delle compagnie; inoltre determinano un danno economico per le compagnie aeree europee valutato intorno ai 900 milioni di euro l anno. Le organizzazioni per l Aviazione Civile Internazionale (ICAO) e per la Meteorologia Mondiale (WMO) promuovono iniziative per accrescere la consapevolezza dell importanza della meteorologia aeronautica per l Air Traffic Management e per una più stretta collaborazione tra meteorologi e controllori. Per alleggerire la lettura pubblichiamo un breve saggio sui fenomeni meteorologici quali furono descritti dai soldati nella corrispondenza militare della prima guerra mondiale. Chiude il fascicolo, come sempre, l analisi meteo-climatica del trimestre appena trascorso. il Direttore Costante De Simone 1 RIVISTA DI METEOROLOGIA AERONAUTICA - N 3/2009

2 Imp. fasc qxd:Layout :37 Pagina 2 AERONAUTICA ANNO 69 N 3 LUGLIO - SETTEMBRE 2009 Organo del Servizio Meteorologico dell Aeronautica Sommario Anno 69 luglio - settembre 2009 Trapani: mulini nelle saline dello Stagnone, la laguna più estesa della Sicilia. (foto Paolo Capizzi) Editoriale Costante De Simone 1 4 Il fenomeno del Niño Alfio Giuffrida 4 13 Use of exploratory spatial data analysis and geostatistics to verify the skill of atmosphere forecast models with improved data initialisation schemes Charles Galdies, D. N. M. Donoghue Nubi galattiche Claudio Censori 25 2 Workshop sul supporto meteorologico all Air Traffic Management ( EUROCONTROL maggio 2009 Bruxelles, Belgio) Angelo Romito RIVISTA DI METEOROLOGIA AERONAUTICA - N 3/2009 2

3 Imp. fasc qxd:Layout :37 Pagina 3 I fenomeni meteorologici nella corrispondenza militare della prima guerra mondiale: alcune brevi considerazioni Stefano Nencini 39 Notiziario: Ricordo del ten. gen. Filippo Affronti (20/02/ /05/2009) Gaetano Cosimo Cacciola Franco Colombo 44 Recensioni: Il pianeta che si riscalda: cambiamento climatico e sicurezza Tiziano Colombo Sommario climatologico italiano del trimestre luglio-settembre 2009 luglio agosto 60 settembre 69 EDITORE MINISTERO della DIFESA AERONAUTICA MILITARE STATO MAGGIORE AERONAUTICA UFFICIO GENERALE SPAZIO AEREO E METEOROLOGIA Legale rappresentante: brig. gen. Massimo Capaldo Le opinioni espresse negli articoli della Rivista di Meteorologia Aeronautica sono degli Autori e non riflettono necessariamente lo spirito del Servizio Meteorologico. La riproduzione degli articoli è consentita citando la fonte e inviando copia alla direzione della Rivista. La collaborazione alla Rivista è aperta a tutti gli studiosi. Periodico trimestrale fondato nel 1937 Anno 69 luglio-settembre 2009 Fascicolo n. 3 Registrazione n. 191/1984 Tribunale di Roma-Sez. Stampa Direttore responsabile: col. Costante De Simone Redazione: t.col. Paolo Capizzi, Italo Piattelli, Marina Bonanni Comitato scientifico Alfio Giuffrida, Paolo Pagano, Sergio Pasquini, Corrado Tedeschi, Paolo Malco, Tiziano Colombo, Girolamo Sansosti, Luigi De Leonibus, Massimo Ferri, Gaetano Cosimo Cacciola Consulenti di redazione Adriano Raspanti, Roberto Tajani, Alessandro Galliani Impaginazione: Italo Piattelli La Rivista di Meteorologia è ceduta esclusivamente per abbonamento postale. L abbonamento dà diritto a ricevere quattro fascicoli della pubblicazione. Le quote per il 2009 sono: Abbonamento annuale Italia: 20,00 - Estero: 30,00 Fascicoli arretrati Italia: 5,00 - Estero: 7,50 L abbonamento può essere acceso mediante versamento sul c/c postale intestato a: COMAER - Quartier Generale - Servizio Amministrativo - Rivista di Meteorologia Viale dell Università, Roma. In alternativa, tramite bonifico bancario sul seguente conto corrente Coordinate Bancarie Internazionali (IBAN) Coordinate Bancarie Nazionali (BBAN) Paese IT Check 04 CIN D ABI CAB Codice BIC: BPPIITRRXXX L abbonamento decorre dal primo numero utile successivo alla data del versamento. Per accelerare le pratiche di accensione dell abbonamento si prega di inviare via fax al copia della ricevuta del c/c postale o del bonifico bancario. Stampa e fotocomposizione: STILGRAFICA s.r.l. Via Ignazio Pettinengo, 31/ Roma - Italia Tel.: Fax.: N. CONTO Direzione e produzione Rivista di Meteorologia Aeronautica Viale dell Università, Roma Italia tel.: fax.: sito web:www.meteoam.it - 3 RIVISTA DI METEOROLOGIA AERONAUTICA - N 3/2009

4 Imp. fasc qxd:Layout :37 Pagina 4 Lavoro pervenuto in redazione il 15/04/2009 Il fenomeno del Niño col. Alfio Giuffrida* Sommario - L estate tarda ad arrivare o l inverno è poco piovoso? Subito tutti ci preoccupiamo di sapere se il clima sta cambiando. Non avendo elementi certi a cui fare riferimento, spesso si fa ricorso a quei fenomeni che coinvolgono tutta la Terra e, come tali, entrano in gioco un po dappertutto. In questi casi, uno dei fenomeni maggiormente presi in considerazione è quello del Niño, sia per la vastità del territorio su cui agisce sia per l enorme quantità di energia che entra in gioco nel suo processo. In effetti, un fenomeno a scala globale, se avesse un trend significativo, potrebbe essere in grado di causare dei cam- Summary - Is summer late to come, or is the winter less rainy? Suddenly we all care about climate change. Because of complexity of the problem, we often think about those phenomena that affect weather over the entire Earth and, as such, have a fundamental rule everywhere. In these cases, one of the most studied is the El Niño event, because of the vastness of the territory it covers and for the enormous amount of energy that comes into play in its own process. Indeed, a phenomenon at a global scale, if it had a significant trend, could be able to cause a climate change, but it is not said that is had to happen. In particular El Niño, since RIVISTA DI METEOROLOGIA AERONAUTICA - N 3/2009 4

5 Imp. fasc qxd:Layout :37 Pagina 5 biamenti climatici, ma non è detto che ciò avvenga. In particolare il Niño, nel periodo in cui esso è sotto osservazione, ha un andamento oscillante, con un lievissimo trend verso la crescita del fenomeno, ma con valori troppo bassi per essere significativo. Inoltre, le variazioni che avvengono all interno di un sistema isolato, quale può essere considerato il nostro Pianeta, non sono possibili in tempi brevi, diciamo dell ordine dei decenni. I cambiamenti climatici sono sempre avvenuti, ma hanno tempi dell ordine dei millenni. Variazioni improvvise possono avvenire solo con l intervento di un corpo esterno, quale ad esempio la caduta di un meteorite di grandi dimensioni, che potrebbe perforare la crosta terrestre. Occorre quindi studiare i fenomeni in modo più approfondito per poter valutare gli effetti che possono produrre a grandi distanze o, in certi casi, saperne almeno il meccanismo di formazione. In queste poche pagine cercheremo di dare una spiegazione qualitativa di cosa sia il fenomeno del Niño, che suscita tanto interesse nella popolazione di tutto il mondo e che ha tanta importanza nell economia di alcune nazioni quali il Perù e l Ecuador. it is under observation, has an oscillating pattern, with a very slight trend towards the growth of the phenomenon, but with values too low to be significant. Furthermore, the changes that take place inside an isolated system, as our planet can be regarded, may not be possible in a short time, say the order of decades. Climate change is always occurring, but the time scale is of order of millennia. Sudden changes can occur only with the intervention of an outside body such as the collapse of a large meteorite, which could pierce the earth s crust. It is therefore necessary to study the phenomena in greater detail to assess the effects that can lead to large distances or, in some cases, at least know its mechanism of formation. In these few pages we will try to give a qualitative explanation of what the phenomenon of El Niño, which arouses so much interest in people from all over the world and has great importance in the economy of some nations such as Perù and Ecuador. Introduzione Gli abitanti dell Ecuador e del Perù indicano con El Niño un anomalia della temperatura del mare, che in alcuni periodi dell anno, principalmente in corrispondenza di Natale, si presenta più caldo e meno pescoso del solito. In figura 1 è possibile notare il forte riscaldamento della zona di oceano Pacifico nella fascia equatoriale, al largo dell Ecuador. In apertura: oceano Pacifico, isola di S. Cruz (Galapagos); la tartaruga Geochelone nigra è la più grande tartaruga vivente. (Foto Elisa Strisciullo). Figura 1. Elaborazione grafica: si evidenzia l anomalia della temperatura superficiale del mare nel mese di dicembre 1997, anno in cui si è verificato un episodio del Niño. (Wikipedia [1]). 5 RIVISTA DI METEOROLOGIA AERONAUTICA - N 3/2009

6 Imp. fasc qxd:Layout :37 Pagina 6 Figura 2. Illustrazione delle correnti medie a 10 metri, elaborate dal National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) sui venti al suolo, osservati dal 1981 al L immagine, così come è presentata, potrebbe trarre in inganno i non esperti in campo scientifico; l anomalia di una variabile è la differenza tra il valore di quel parametro in un dato periodo, e il suo valore medio. In questo caso è la differenza tra la temperatura media dei vari giorni del mese di dicembre 1997, rispetto al valore medio di dicembre, calcolato su un periodo di almeno 30 anni. La temperatura del mare è una cosa diversa: nella fascia equatoriale essa è più elevata in prossimità delle coste dell Indonesia che in quelle dell Ecuador. Il nome El Niño deriva dalla lingua spagnola e significa il bimbo. Già due secoli fa, i pescatori peruviani avevano notato che a volte il mare era meno pescoso e più caldo del solito, soprattutto nel periodo di Natale, per cui il fenomeno veniva collegato alla nascita di Gesù. Gli abitanti di quelle regioni parlavano anche di un fenomeno opposto, meno intenso ma con la stessa ricorrenza, che per analogia viene detto La Niña, che significa la bimba. Dal punto di vista scientifico, il Niño non riguarda solamente il mare, ma è un fenomeno globale, che coinvolge la coppia oceano-atmosfera. Più precisamente, la parte del Figura 3. Sezione verticale oceano Pacifico dalle coste dell Ecuador a quelle dell Indonesia. RIVISTA DI METEOROLOGIA AERONAUTICA - N 3/2009 6

7 Imp. fasc qxd:Layout :37 Pagina 7 Figura 4. Sezione verticale oceano Pacifico; sono rappresentate schematicamente le correnti superficiali e discendenti calde e quelle sottomarine e ascendenti fredde. fenomeno riguardante l oceano è chiamato El Niño, ed è una variazione periodica della temperatura dell oceano Pacifico orientale. La parte del fenomeno riguardante l atmosfera è invece chiamata Oscillazione Meridionale. Tale nome è dovuto alle oscillazioni, mensili o stagionali, della differenza tra la pressione atmosferica misurata a Tahiti (Polinesia Francese) e quella misurata a Darwin (Australia). Una prima spiegazione della parte atmosferica del fenomeno è stata fornita in forma scientifica nel 1923 da sir Gilbert Thomas Walker, allora direttore della Rete degli Osservatori Meteorologici Inglesi nelle Indie. Il modello fisico da lui scoperto prende il nome di circolazione di Walker. Poiché a periodi di alta pressione corrisponde in media una minore piovosità e vice- Figura 5. Spaccato dell oceano Pacifico, in corrispondenza dell Equatore: sono riportate le temperature a varie profondità del mare. (Immagine tratta dal sito internet della NOAA). 7 RIVISTA DI METEOROLOGIA AERONAUTICA - N 3/2009

8 Imp. fasc qxd:Layout :37 Pagina 8 Figura 6. Circolazione Walker. versa, l Oscillazione Meridionale può essere la causa dei periodi di siccità o delle alluvioni che periodicamente si verificano in America Centrale e in Indonesia. Fu solo nel 1969 che Jacob Bjerknes, allora Capo del Dipartimento di Meteorologia dell Università della California a Los Angeles (UCLA), propose una teoria che interpretava il Niño come fenomeno globale, mettendolo in relazione all Oscillazione Meridionale (in inglese SO, Southern Oscillation). Da allora, il termine scientifico più corretto per descrivere il fenomeno globale è dunque ENSO, combinazione di El Niño e Southern Oscillation, anche se oggi ENSO e El Niño sono utilizzati indifferentemente come sinonimi anche all interno della comunità scientifica. Le condizioni normali Figura 7. Circolazione Walker con alisei deboli. La circolazione generale dell atmosfera, nella fascia attorno all Equatore, è caratterizzata da venti costanti, detti alisei, che spirano da nord est nell emisfero boreale e da sud est in quello australe. Entrambe le componenti convergono in quella che viene detta Fascia di convergenza intertropicale, che circonda tutta la Terra attorno all Equatore. Una rappresentazione grafica dell andamento dei venti alisei è illustrata in figura 2. In condizioni normali, secondo il modello di circolazione dell atmosfera descritto da Walker, questi venti accumulano uno strato di acque calde superficiali nella zona del Pacifico, in prossimità delle coste asiatiche. In pratica, il fatto che i venti, nella zona equatoriale, soffiano sempre in una direzione per lunghi tratti di mare quale può essere l oceano Pacifico, fa in modo che sulla superficie del mare si formi una corrente che ha la stessa direzione dei venti che le scorrono sopra. Ciò provoca un innalzamento, di circa mezzo metro, della superficie del mare rispetto al suo stesso livello medio, in corrispondenza delle coste asiatiche dell oceano Pacifico, con conseguente soprappeso nella colonna d acqua in quella fascia costiera. In figura 3 sono messi in evidenza i venti alisei e la pendenza della superficie dell oceano rispetto al livello medio del mare. Questo soprappeso causa l innesco di una corrente discendente all interno della superficie del mare (Downwelling), al largo delle coste dell Indonesia, con conseguente accumulo di acqua nelle profondità abissali. Di conseguenza si forma una corrente lungo il fondo dell oceano Pacifico, che trasporta acqua marina dalle coste asiatiche verso quelle americane; da notare che l acqua del fondo del mare è più fredda di quella superficiale. Il risultato di questa corrente è che, negli abissi, al largo delle coste americane, si forma un accumulo di ac- RIVISTA DI METEOROLOGIA AERONAUTICA - N 3/2009 8

9 Imp. fasc qxd:Layout :37 Pagina 9 qua fredda, che causa una corrente ascendente (Upwelling) fino alla superficie del mare. In effetti, la circolazione sottomarina non è esattamente parallela all Equatore, ma ha una componente diretta verso sud che fa giungere il massimo del flusso in corrispondenza del Cile anziché dell Ecuador. Il ciclo verso le coste dell Ecuador si chiude con la corrente di Humboldt, che trasposta l acqua marina superficialmente dal Cile verso l Ecuador, passando davanti al Perù figura 4. Riassumendo: a causa della corrente marina superficiale calda, determinata dagli alisei, in corrispondenza dell Equatore, in condizioni normali, la temperatura superficiale del mare, in prossimità dell Indonesia, è più calda di quella in prossimità delle coste americane. In corrispondenza delle coste americane si verifica il fenomeno opposto, in quanto le acque provengono dal profondo del mare verso la superficie, secondo un fenomeno che è detto risorgenza; essendo la temperatura degli abissi molto più bassa di quella della superficie, la temperatura del mare risulta più bassa di quello che dovrebbe essere a parità di latitudine. Si è detto che il massimo del fenomeno della risorgenza si verifica in prossimità del Cile, che si trova a una latitudine da 18 S a 56 S. Da questa zona parte la corrente fredda di Humboldt che trasporta superficialmente l acqua dell oceano verso l Equatore. La somma dei due effetti fa in modo che la temperatura del mare, in corrispondenza dell Ecuador, sia più bassa di quella che dovrebbe essere se non ci fosse l effetto della risorgenza e della corrente di Humboldt. A causa dell insieme di tutte le correnti che abbiamo descritto, si ottiene che la temperatura del mare nella fascia equatoriale del Pacifico, in prossimità delle coste asiatiche è da 3 a 8 gradi centigradi più alta rispetto a quella del Sud America (figura 5). L Oscillazione Meridionale Figura 8. Circolazione Walker con alisei intensi. Abbiamo già detto che i venti, in prossimità dell Equatore, soffiano sempre nella stessa direzione. Analizziamo adesso la velocità con cui soffiano gli alisei; essa dipende dalla differenza di pressione nelle diverse zone della fascia intertropicale. Secondo il modello di circolazione atmosferica elaborato da Walker, le pressioni avevano un andamento oscillante, con dei massimi e dei minimi che si ripetevano con un periodo fisso. In particolare, l andamento oscillante si rendeva più evidente analizzando la differenza di pressione tra Tahiti e Darwin, anziché le pressioni stesse. Al riguardo egli pose alla base dei suoi calcoli un indice, da lui stesso inventato, che tiene conto della differenza, calcolata per periodi stagionali e mensili, delle pressioni tra Tahiti e Darwin misurate giornalmente nel corso degli anni. In formule, l Indice dell Oscillazione Meridionale (Southern Oscillation Index - SOI) è: SOI = 10 *( ((dif men) (dif med)) / (st dev) ) dove: dif men = differenza mensile tra la pressione di Tahiti e quella di Darwin del mese e anno in questione; dif med = differenza mensile media tra la pressione di Tahiti e quella di Darwin del mese in questione, per tutti gli anni presi in considerazione; st dev = deviazione standard della differenza mensile tra la pressione di Tahiti e Darwin del mese in questione, per tutti gli anni presi in considerazione. Il fatto che i valori siano moltiplicati per un fattore 10 è solo per comodità di lettura dei dati. La forma matematica con cui l indice è stato concepito fa in modo che esso dia una risposta proporzionale alla differenza tra la pressione in un determinato periodo e quella media nello stesso luogo. Esso contiene al numeratore la differenza tra due pressioni e al denominatore la deviazione standard, anch essa misurata nella stessa unità di misura, in modo da esaltare le variazioni quando sono più grandi del loro valore medio. Ciò comporta l ulteriore vantaggio che l indice è adimensionale, cioè è un numero che non dipende da alcuna unità di misura. In pratica, quando la pressione è quasi uguale al va- 9 RIVISTA DI METEOROLOGIA AERONAUTICA - N 3/2009

10 Imp. fasc qxd:Layout :37 Pagina 10 lore medio, l indice SOI assume il valore 0. Quando la pressione è più alta della media l indice SOI ha valori positivi e assume un valore uguale a +10 quando la variazione è uguale alla variazione standard. Se invece la pressione è più bassa della media, l indice SOI assume valori negativi. L indice così calcolato, su base mensile, ha valori compresi tra + 35 e Esso presenta un andamento oscillante, con periodo principale di circa 4 anni. Per questo motivo l Oscillazione Meridionale viene detta quasi biennale, nel senso che ogni due anni passa da un massimo a un minimo. Oggi si è visto che il periodo di oscillazione non è affatto costante; ciò perché le cause che la producono sono sicuramente molte, anche se quella, tuttora ignota, che ne determina il periodo di quattro anni sembra essere la principale. Vediamo adesso come la differenza di pressione tra Tahiti e Darwin è legata al Niño. Quando la differenza di pressione è più alta della media (SOI con valori positivi), gli alisei soffiano più forte e la differenza di temperatura delle acque del mare, tra le coste dell Indonesia e quelle dell Ecuador è più elevata (fenomeno della Niña). Quando la differenza di pressione è più bassa della media (SOI con valori negativi), gli alisei sono più deboli, il fenomeno della risorgenza è meno attivo e la temperatura superficiale del mare in prossimità dell Ecuador è più alta del solito. In effetti, il mare in corrispondenza delle coste asiatiche è sempre più caldo che in prossimità dell Ecuador, ma la differenza è minore di quanto lo sia in media. In alcuni casi di indice negativo con valori elevati, gli alisei possono addirittura diventare contrari, cioè soffiano verso est anziché verso ovest. In questi casi il fenomeno del Niño è molto accentuato. Il Niño e la sua formazione Per definizione, diciamo di essere in presenza del fenomeno del Niño quando la superficie della parte centrale dell oceano Pacifico,manifesta un incremento della temperatura di almeno 0,5 C che si mantiene per un periodo di tempo non inferiore ai 5 mesi. Se invece la temperatura è inferiore alla media stagionale di almeno 0,5 C nello stesso periodo, si ha il fenomeno della Niña. Fino agli anni Sessanta, il solo aspetto su cui si concentrava l attenzione era quello di valutare l effetto del Niño sull ambiente, per considerare la variazione dell apporto di cibo che il fenomeno causa nell oceano. L interesse economico del fenomeno è dovuto al fatto che la risalita delle acque marine, dalle profondità abissali alla superficie, genera il trasporto di fitoplancton, che alimenta la catena alimentare della fauna marina. Inoltre, la corrente di Humboldt distribuisce il plancton così raccolto in tutta la fascia costiera, dal Cile all Ecuador, fornendo cibo a grandi quantità di pesce. Ciò rende quella zona la più pescosa nel mondo. In presenza del fenomeno del Niño, la corrente di Humboldt è molto debole e risulta estremamente povera di questi elementi. Se tale situazione si protrae per lunghi periodi, l equilibrio faunistico marino ne viene stravolto e ciò si ripercuote pesantemente sull economia delle popolazioni che vivono principalmente di pesca. Ritornando al tema della Circolazione di Walker, essa può essere illustrata dal grafico in figura 6, tratto da un resoconto dell Ufficio di Meteorologia del governo australiano (3). Notiamo che i venti alisei sono orientali per tutta la lunghezza dell oceano Pacifico, a esclusione di un piccolo tratto sopra l Indonesia, in direzione da est verso ovest. Il clima è variabile per tutta la lunghezza dell oceano, mentre è molto piovoso sopra l Indonesia dove le correnti sono ascendenti e l aria, trasportata in quota, è costretta a raffreddarsi, condensare in nubi di grandi dimensioni e provocare abbondanti piogge o temporali. Quando gli alisei si indeboliscono e siamo nelle condizioni del Niño, la Cellula A della circolazione di Walker si rimpicciolisce e spesso si spezzetta in più cellule, come illustrato in figura 7. In corrispondenza di questa circolazione si verifica una serie di fenomeni che qui Figura 9. Grafico per valore del SOI (Southern Oscillation Index), relativo al periodo possiamo riassumere: la superficie del mare, RIVISTA DI METEOROLOGIA AERONAUTICA - N 3/

11 Imp. fasc qxd:Layout :37 Pagina 11 in prossimità del Perù e dell Ecuador, si riscalda, in quanto si indebolisce sia il fenomeno della risorgenza che porta acqua fredda direttamente dalle profondità oceaniche, sia la Corrente di Humboldt, che porta acqua fredda dalle basse latitudini (fenomeno del Niño propriamente detto ); a causa dell indebolimento della risorgenza, le acque davanti alle coste americane sono meno ricche di plancton, come avviene normalmente, per cui esse risultano meno pescose; in Indonesia non si hanno le piogge abbondanti che solitamente si verificano, ma un periodo relativamente siccitoso, che favorisce gli incendi; sulle coste occidentali del Messico si verificano violenti temporali. In alcuni casi in cui la differenza di pressione tra Darwin e Tahiti è molto elevata, (SOI fortemente positiva) la velocità degli alisei è molto alta e avviene il fenomeno opposto, noto con il nome di La Niña (figura 8). In questo caso, la cellula B si rimpicciolisce mentre la cellula A si rafforza; in particolare diventano più forti i venti discendenti, in prossimità delle coste americane. Notiamo che i venti discendenti, cioè quelli che portano aria dalle alte quote verso il suolo, abbassano notevolmente l umidità dell aria (in quota infatti, a causa delle bassissime temperature, l aria ha un contenuto di vapore acqueo quasi uguale a zero), per cui il clima sulle coste americane diventa secco. Al contrario, in prossimità dell Indonesia le correnti ascendenti sono più intense, per cui favoriscono la formazione dei temporali. Durante il periodo della Niña sull Indonesia si abbattono violenti temporali, causando alluvioni mentre sulle coste americane si hanno fenomeni di siccità. Gli eventi più disastrosi Il fenomeno del Niño, nella tradizione popolare, risale almeno al secolo XVIII. Le misure della pressione nella fascia equatoriale risalgono invece al 1876, per cui gli studi scientifici oggettivi possono iniziare solo da tale data. La spinta alle ricerche scientifiche sul Niño è dovuta soprattutto ai paesi dell America Latina, in particolare al Perù, la cui economia, essenzialmente basata sulla pesca, ha subito gravi danni in occasione dell evento del , che portò al collasso l industria peruviana del pesce, allora la prima del mondo, con gravi ripercussioni sul mercato globale. L episodio del ha segnato una pietra miliare nella storia di questo fenomeno. In quella occasione infatti si è avuta una forte siccità nel Sahel, regione a sud del deserto del Sahara in Africa, che ha causato migliaia di vittime. Tale siccità è stata messa in relazione proprio al forte evento del Niño che si è verificato nello stesso periodo. L impatto socio-economico del Niño divenne allora evidente; di conseguenza si resero necessarie previsioni affidabili per le sue manifestazioni. In quella occasione furono promossi e realizzati programmi di ricerca e monitoraggio, il più importante dei quali fu il Tropical Ocean and Global Atmosphere (TOGA), conclusosi nel Oggi, una fitta rete di boe, installate in occasione del programma Tropical Atmosphere Ocean (TAO), sparse in tutto l oceano Pacifico, tiene costantemente sotto controllo la temperatura delle acque a diverse profondità, le correnti oceaniche e la direzione dei venti in superficie. I dati di tutti questi strumenti vengono raccolti da diversi centri di calcolo, tra i quali il Centro di ricerca atmosferica di Boulder, Colorado, USA, dove si sfruttano sofisticati modelli matematici e potenti computer per studiare e, se possibile, prevedere i comportamenti di ENSO. Tali studi hanno avuto il loro successo, nel 1997, quando l arrivo del Niño è stato previsto con circa sei mesi di anticipo. Ciò ha permesso in molti casi di preparare le popolazioni prima che esse fossero colpite dal fenomeno e ridurre sensibilmente i potenziali danni economici. In Australia, ad esempio, gli agricoltori hanno modificato i piani di coltivazione e gli allevatori hanno ridotto il numero di capi di bestiame per far fronte alla possibile siccità. I valori del SOI sono raccolti e resi pubblici da diverse organizzazioni governative. I valori originali sono per ciascun mese dell anno. Facendo la media annuale dei valori mensili del SOI e riportandoli in un grafico, otteniamo la figura 9, nella quale sono riportati i valori del SOI per ciascun anno. La linea azzurra rappresenta il trend lineare nel periodo preso in considerazione; essa ha una lieve tendenza verso i valori negativi, ma con valori troppo bassi per essere significativi. Dal suo esame possiamo notare gli anni in cui si sono verificati gli eventi più intensi del fenomeno del Niño (valori negativi del SOI), oppure della Niña (valori positivi). Spicca fra tutti l evento del 1982, che sembra abbia provocato 13 miliardi di dollari di danni e oltre morti, soprattutto per la siccità nel Sahel. Il Niño del ha alterato il regime monsonico, provocando violenti incendi in Indonesia, resi incontrollabili dalla siccità. In Ecuador si sono verificate piogge torrenziali che hanno lasciato oltre persone senza tetto e in Cile violenti temporali; in Messico è caduta la neve, evento molto raro in quella regione, dove l ultima precipitazione nevosa risaliva al 1881, provocando alcune decine di morti. Conclusione Ogni volta che avvertiamo un mutamento del tempo, ci preoccupiamo se esso possa essere l inizio di un cambiamento climatico, magari di tipo disastroso. Stiamo tranquilli, non è così. Ciò non tanto perché non esistono variazioni del clima, ma perché esse avvengono in periodi molto lunghi, tali che nell arco della nostra vita non ce ne accorgiamo. Quelle che notiamo sempre sono le variazioni del tempo, che sono frequentissime, ma sono una cosa molto diversa dai mutamenti climatici. A volte si presentano 11 RIVISTA DI METEOROLOGIA AERONAUTICA - N 3/2009

12 Imp. fasc qxd:Layout :37 Pagina 12 anche delle variazioni stagionali, che in primavera e in autunno sono molto intense, ma che non riguardano il clima nel suo complesso. In ogni caso, la colpa di una estate piovosa sul Mediterraneo difficilmente si può collegare al fenomeno del Niño. ENSO, ovvero il fenomeno globale oceano-atmosfera, che è causa del Niño, è invece un fenomeno a scala molto grande, che interessa tutta la fascia intertropicale dell oceano Pacifico. Esso coinvolge sia l atmosfera sia la massa del mare e comporta delle variazioni di energia talmente elevate che l uomo non è in grado di fronteggiare o modificare in alcun modo. I fenomeni che da esso hanno origine sono dei periodi di siccità o di precipitazioni intense su tutta la fascia equatoriale dell oceano Pacifico. Inoltre, poiché la pescosità del mare è legata alle correnti marine, in particolare quelle che portano acqua fredda dal profondo del mare alla superficie, e il fenomeno del Niño interessa proprio queste correnti, può determinare dei periodi di carestia per le popolazioni del Perù e dell Ecuador che vivono dei prodotti della pesca. To contact: * Centro Nazionale di Meteorologia e Climatologia Aeronautica Pratica di Mare Bibliografia (1) dal sito internet ( Wikipedia, l enciclopedia libera); (2) dal sito internet: - (del Consiglio Nazionale delle Ricerche in cui è riportato un lavoro di Behringer, Ji, e Leetmaa del 1998); (3) Ufficio di Meteorologia del Governo Australiano - Resoconto pubblicato alla pagina internet: (1 di 6) 18/02/ RIVISTA DI METEOROLOGIA AERONAUTICA - N 3/

13 Imp. fasc qxd:Layout :37 Pagina 13 Lavoro pervenuto in redazione il 02/02/2009 Use of exploratory spatial data analysis and geostatistics to verify the skill of atmosphere forecast models with improved data initialisation schemes Charles Galdies* & D. N. M. Donoghue** Sommario - La capacità di previsione di un modello numerico dell atmosfera con uno schema di inizializzazione migliorato è stato comparato con le osservazioni da satellite utilizzando nuovi metodi di verifica diagnostico-spaziale. Questi metodi utilizzano schemi per la misura della similarità/dissimilarità e dell accordo delle caratteristiche spaziali tra previsioni e osservazioni utilizzando il processamento di immagini e l analisi geostatistica. Nel presente studio l analisi spaziale mostra un incremento della similarità tra le previsioni generate dal modello atmosferico ad alta risoluzione Eta e le osservazioni da satellite acquisite per mezzo Summary - The forecasting skill of a numerical atmosphere model with an improved initialisation scheme was evaluated against remote sensing observations using new spatial diagnostic verification methods. These methods use schemes to measure similarity/dissimilarity and spatial matching features between forecast and observations using image processing and geostatistical analysis. In this study spatial analysis showed an enhanced similarity between the experimental forecasts produced by a high resolution Eta atmosphere model and collocated remote sensing observations acquired by the orbiting Tropical Microwave 13 RIVISTA DI METEOROLOGIA AERONAUTICA - N 3/2009

14 Imp. fasc qxd:Layout :37 Pagina 14 del Tropical Microwave Imager a bordo del satellite Tropical Microwave Rainfall Measuring Mission (TRMM). Questo studio consente di effettuare la validazione dei modelli numerici da un nuovo punto di vista utilizzando il concetto di analisi esplorativa spaziale dei dati e geo-statistica per la validazione dei modelli numerici. Questo tipo di approccio non era stato mai applicato per verificare i miglioramenti apportati ai modelli atmosferici di previsione numerica. D altra parte, la geo-statistica viene utilizzata piuttosto comunemente per lo studio e la derivazione delle distribuzioni, dei campioni spaziali e dell analisi strutturale dei fenomeni naturali. Imager on board the Tropical Microwave Rainfall Measuring Mission (TRMM) satellite. This study approaches numerical model validation from a new angle by using the concepts of exploratory spatial data analysis and geo-statistics for numerical model validation. This approach has never been applied to verify improvements made to numerical atmosphere models. On the other hand, geostatistics is a fairly common approach to study and derive the distribution, spatial patterns and texture analysis of natural phenomena. 1. Introduction The positive impact of assimilating SST data acquired by passive microwave remote sensing into a high resolution, one-way coupled primitive equation high resolution atmosphere-ocean model has been recently demonstrated (Galdies & Donoghue, 2009). The advantage of assimilating remotely sensed sea surface observation is attributed to their almost continuous data information over wide geographic areas and with significant mesoscale resolution. Remotely sensed SST data provides an opportunity to initialise the surface condition of high-resolution atmosphere models on a continuous and quasi-synoptic basis. The assimilation of high-resolution SST data within the prognostic equations of dynamic models, such as atmosphere models, can profoundly influence the accuracy of modeled/forecasted air-sea fluxes (Gill, 1982). Geostatistics and exploratory data spatial analysis are often found within the realm of geographic information system (GIS). This approach is nowadays used multidisciplinary studies but so far has been rarely used for the verification analysis of geophysical models. These methods can well complement the application of the conventional statistical measures so far used by the numerical weather prediction community. They offer a way to understand the spatial structure of residual fields and can translate this variation in numerical and graphical terms, thus providing an analysis of the spatial variation between the model output and collocated observations. This paper demonstrates how this new exploratory spatial data analysis and geostatistics are able to assess the impact of data initialisation schemes of atmosphere forecast models using realistic surface boundary conditions (i.e. remotely-sensed SST). Improvement in forecasting capability would much benefit other applications, such as warning systems in case of oil spillages and extreme climatic events in the Mediterranean region. 2. Geographical area The geographical domain of the study covers the Mediterranean region, and to a high detail over part of the Ionian basin (15.78 E, o N E, N) in the Eastern Mediterranean Sea. This region constitutes a suitable test area for studies related to air-sea interaction where climatic characteristics drive the dynamics and dense water formations. The strong forcing by the local north-westerly winds and by the inflow of cool and less saline Atlantic waters lead to significant air-sea interactions and sub-basin scale oceanic features that eventually affect the basin-wide circulation (Robinson et al., 2001). Since this study uses remotely sensed data retrieved by the TMI sensor, the highest latitude of the geographical area does not exceed 40 N because of the low inclination orbit of the satellite. 3. Datasets The time period for this study was determined by the availability of an annual set of meteorological data used to initialise and verify the enhanced skill of the atmosphere model Remotely sensed SST and 10 m wind magnitude Each daily coverage of the sea surface retrieved by the Tropical Microwave Imager (TMI) onboard the TRMM Satellite is organised into seven ascending and descending datasets as follows: time of data retrieval, sea surface temperature, 10m surface wind speed detected at 11 GHz, 10 m surface wind speed detected at 37 GHz, integrated precipitable water vapour, cloud liquid water, and precipitation rate. Daily TMI data covering a full year period (January-December 1999) was retrieved by ftp from The data is provided as binary data and RIVISTA DI METEOROLOGIA AERONAUTICA - N 3/

15 Imp. fasc qxd:Layout :37 Pagina 15 cover a global region extending from 40 S to 40 N, and each daily data file consisted of fourteen 0.25 x 0.25 grid (1440, 320) byte maps. Two FORTRAN programmes were written to decode, process and format the TMI data into Grid Analysis and Display System (GrADS)-format monthly set of sequential, daily ascending and descending data. Since precipitation induces error in the retrieval of the geophysical parameters collected by the TMI sensor (Gentemann et al., 2004), rain raster grid points were used to mask off same-area raster grid points from the other collocated ascending and descending geophysical field maps. Valid geophysical TMI data lay between 0 and 250 and pixels were scaled according to the calibration information supplied with the data as to obtain meaningful geophysical fields. TMI monthly datasets were displayed to note orbit time and the integrity of the SST and wind fields over the model domain area. This enabled the selection of the appropriate sets of SST data to initialise the Eta model at 00:00 UTC and the identification of co-temporal remotelysensed geophysical fields to similar field elements predicted by the model Quality control of the remotely sensed datasets Special attention was given to the data used to initialise the model in order to ensure the insertion of good quality initial SST fields in the numerical model. The QC method considered the following elements: (a) time of retrieval ± 3 hours from 00:00 UTC initialisation time; (b) no data gaps due to presence of precipitation in the study area; (c) wind speeds over model domain higher than 2 ms -1 but not exceeding 12 ms -1 (reflecting the main wind regime over the regional area); (d) spatial auto-correlation (Moran s Index I) of SST raster fields exceeding 0.76 to eliminate erroneous pixels and (e) full-data integrity over the area of interest Eta Model initial and boundary conditions Topography data and sea-land masks obtained from USGS were re-interpolated over the regional atmosphere model domain in both vertical and horizontal dimension. Soil texture information (source: NOAA) and the full 10 by 10 vegetation cover (source: USGS/EROS) were also re-interpolated to the regional model s grid points. This initial condition was only relevant for the Mediterranean-wide regional model. Daily World Area Forecast System (WAFS; source: NCEP, Washington) predictions pertaining to octant grid 37 (I) were downloaded from the United States National Weather Service gateway ftp server and used to initialise the lateral boundary conditions of the regional atmosphere model. The data contains 1.25 by 1.25 latitude-longitude gridded forecasts of many meteorological parameters, including air temperature, u- and v- wind components, relative humidity and pressure at standard atmospheric levels. Forecasts of each meteorological parameters are available up to 72 hours in advance the time they are issued. Daily SST data produced by the Global Data Assimilation System (GDAS; source: NCEP, Washington) were also archived. This dataset is routinely used by operational numerical weather prediction agencies in the US to initialise their local area atmosphere models to produce daily atmospheric forecasts. The necessary lateral and surface boundary conditions for all days during 1999 were downloaded and archived as GRIB products with 6-hr time resolution. Table 1 shows valid initialisation dates depending on the timely availability of lateral and surface boundary conditions and remotely sensed observations used for model verification. 4. Methodology Table 1. Use of valid TMI-derived SST data acquired during 1999 and used to initialise the atmosphere model. The Eta atmosphere model is one of NOAA s weather prediction model with a variety of unique features in its numerical formulation and a comprehensive physical package. Some of these features are its step-mountain ( eta ) vertical coordinate (Mesinger 1984), its Arakawa-type horizontal momentum advection scheme (Janjic 1984); and its algebraic conservation of energy in transformations between the kinetic and potential energy in both space and time differencing (Janjic et al. 1995). Within the model s physical package, some of the special features are its modified Betts- Miller convection scheme (Janjic 1994), its Mellor-Yamada level RIVISTA DI METEOROLOGIA AERONAUTICA - N 3/2009

16 Imp. fasc qxd:Layout :37 Pagina 16 turbulence closure with improved treatment of the realisability problem (Janjic 1996a), its viscous sublayer scheme over both water and land surfaces (Janjic 1996b), and its prognostic cloud water/ice scheme (Zhao & Carr 1997). The Eta model had source codes and related executable files that: (1) decoded WAFS and GDAS binary data, land cover and topography data and re-interpolated to the Eta coordinate system; (2) constituted the numerical schemes of the model; (3) calculated the output of all relevant forecasted fields and their conversion into standard coordinates for displaying. Scripts unified the operations of all these three main groups of codes, according to a secondary file that specified the location of data files Atmosphere model setup A Mediterranean-wide atmosphere model with a horizontal resolution of 0.17 x 0.17 was driven by a 1-year long dataset consisting of daily lateral and surface boundary conditions forecasted by a global model at 1.25 by 1.25 horizontal resolution. This regional model was used to drive another Eta model nested within it at a horizontal resolution of 0.04 by 0.04 covering part of the Ionian basin (fig. 1) Mediterranean-wide model runs Figure 1. Domains of the limited area, Mediterranean-wide Eta model (LAT: N N; LON: W E). Nested within its integration domain is the highresolution Eta model (LAT: N N; LON: E E). The modelling process was divided into three stages: pre-processing, processing and post-processing. Model pre-processing started with the definition of the model boundaries, horizontal (0.17 ) and vertical (32 layers) resolutions, with a model time step of 75s, followed by the preparation of constant input data such as topography and land cover data. The lateral (WAFS) and surface (SST) boundary conditions were decoded and used by the regional Eta model to initialise its boundary conditions. The processing calculated the future state of the atmosphere using the numerical schemes embedded in the model for a number of predefined time steps that eventually lead to a set of short-range atmospheric forecasts. The full-year, daily integration of the regional Eta model generated mesoscale, 3-hourly forecasts for 36 hours; the prognostic variables were in turn used as lateral boundary conditions to initialise the nested Eta model Nested, high resolution model runs Model pre-processing again started with the definition of the model boundaries, horizontal (0.04 ) and vertical (24 layers) resolutions, with a model time step of 24s. The lateral (produced by the regional model) and surface (SST) boundary conditions were decoded and used by the regional Eta model to initialise its boundary conditions. The experimental work consisted of a parallel series of high resolution, hind-cast model simulations. The reference nested Eta model used GDAS-SST as its initial lower surface boundary data at 00 UTC. An identical experimental nested Eta model was set up with exactly the same numerics as the reference model but using, instead of GDAS-SST data, the SST observations collected by the TMI sensor between the period January to December This high resolution, hind-cast model output was referred to as the Experimental forecast. Both nested models used the same lateral boundary conditions as predicted by the regional atmosphere model for each consecutive 36- hourly run starting at 00:00 UTC. The switching between the two sources of SST data was done by making available and accessing the appropriate SST dataset. Computations were made to the predicted fields of both models and diagnostics and meteorological parameters were derived from the forecast variables. Model variables were interpolated vertically to isobaric and constant al- RIVISTA DI METEOROLOGIA AERONAUTICA - N 3/

17 Imp. fasc qxd:Layout :37 Pagina 17 titude surfaces and interpolated horizontally to output grids. This generated a set of high resolution, 36-hour, 3-hourly airsea surface flux forecasts which included the latent and sensible heat fluxes, outgoing and incoming long- and short-wave radiation, u- and v-component of momentum flux, moisture heat flux, surface air temperature and surface pressure. In total, 98 forecast runs were processed, each taking around 6 hours to complete. The 36-hr forecasted air-sea surface fluxes from both the reference and experimental models were extracted for statistical analysis Model performance analysis Descriptive and inferential model verification measures were applied to verify model improvement based on the relative accuracy between the forecasts and collocated, remotely sensed observations. Descriptive statistics, related to the understanding of the variations between forecast and observations, included the calculation of the mean, standard deviation, bias error and mean square error. Inferential statistics consisted of methods and procedures used to understand the underlying processes and quality of the generated results. Traditional, non-spatial methods were used to quantify the skill score of each model system to forecast the geophysical field. The Skill Score (SS) was used to reflect the average accuracy of the experimental forecasts relative to those produced by the reference setup (Murphy, 1997). SS was based on the mean square error, defined as: analysis. Spatial similarity was performed to analyse the spatial relationship between the two sets of forecasts and observations. This study consisted of the combination of information fields to determine the position of similar clusters between pairs of forecasted and their collocated fields. The raster information between observed and predicted fields was recoded into a set of normalised class values that assisted the calculation of spatial similarity. By using proximity analysis, the observation field was assigned as a reference while the forecasted field as the source to measure degree of similarity. These two recoded fields were then overlayed and the difference between the coinciding classes was related to the similarity between them. An SS= 1 (MSEexp/MSEref) where MSEexp is the mean square error of the experimental forecasts and MSEref relates to that of the reference forecasts. Exploratory Spatial Data Analysis (ESDA) and geo-statistics were used to detect and assess improved forecasting of spatial patterns. This was performed using two independent approaches to analyse the performance of the competing models in spatial terms. These were (1) Spatial similarity analysis and feature matching analysis and (2) Residual semi-variogram Figure 2. Some of the geophysical fields predicted by the Reference (left) and Experimental (right) setup, initialised by the GDAS-SST and TMI-SST respectively. The predicted geophysical fields correspond to the 27th hour fields starting on Jul 27, :00 UT. (y axis: latitude; x axis: longitude). 17 RIVISTA DI METEOROLOGIA AERONAUTICA - N 3/2009

18 Imp. fasc qxd:Layout :37 Pagina 18 Figure 3. Bias between the two sets of forecasted fields and collocated remotely sensed 10 m wind magnitude (m s -1 ) observations during the month of July. The dates represent the starting point of the model run at 00 UT and verification was performed at the 21 st, 24 th and 27 th forecast hour depending on the closest collocated observations. ISOCLASS, unsupervised classification, processed the resulting raster field and generated a classified map consisting of a single band, byte raster dataset, with each data point holding an integer value that corresponded to the class number (or degree of similarity) for that point. The processing algorithm also displayed a look-up-table indicating the degree of spatial similarity through a matching and two-way ranking measure. Semi-variance analysis was performed on raster maps produced from the residuals between the forecasted 10m wind magnitude fields (originating from the reference and experimental setup) and collocated observations. Residual maps were generated by subtracting the individual forecasted ascii datasets from co-temporal observations. The residual spatial structure between the two sets of data (i.e. forecast and observation) were modelled on the basis of autocorrelation. Pixel values corresponding to the matrix of the geophysical field (in this case the 10m wind magnitude) that had similar spatial attributes were considered more similar than pixel values further apart. This was used to model the structure of the residual data, i.e. its variability as a function of space by means of variography. The semi-variograms displayed the relation between the semi-variance and the spatial separation (lag distances), and is a quantitative descriptive statistic that can be graphically represented in a manner which characterises the spatial continuity (i.e. roughness) of the residual data sets. GS+ (http://www.gammadesign.com) was used for variogram modelling at the full resolution of these residuals. Five types of isotropic models were produced for each residual map, each of which described according to three parameters: Nugget Variance, Sill, and Range. The Range parameter was used to define the best-fit line and the best model fit was selected and using the Reduced Sums of Squares value, the best model fit was selected. These semi-variograms translated the texture information according to the idealised relationships in the form N (nugget variance; which is the non-spatial variation due to measurement error and variations in the data that relate to shorter ranges than the minimum sampled data spacing), C (sill minus the nugget; which is total semivarinace between the two datasets), R (range; which is the increase in the semivariogram values with increasing lags) and h (distance). Analyses proceeded with the calculation of the anisotropic semi-variance surface or variogram map for each residual dataset. This map provided a visual picture of the semi-variance of the residuals in every compass direction as to find the most appropriate principal axis that defines the anisotropic variogram model. Figure 4. Skill score between the two competing models showing an overall positive skill score of the experimental over the reference setup, based on the mean square error. RIVISTA DI METEOROLOGIA AERONAUTICA - N 3/

19 Imp. fasc qxd:Layout :37 Pagina Results and discussion 5.1. The numerical experiments The statistical measures were derived from single-forecast analysis which is ideal to address (1) the accuracy of model initialisation of both forecasting systems as well as (2) the resulting forecast performance. Some examples of the forecasted geophysical fields derived by the reference and experimental setup are shown in figure 2. The most significant observations derived from these two sets of output is that the different initial SST lower boundary conditions always led to spatially different forecasts. This shows the influence of SST on the prediction of these fields, in particular to the surface geophysical fields. The spatial pattern of the two sets of the surface atmospheric fields are different, especially for the 2m air temperature and total heat flux. A look at the basic statistical measures of the two forecasting systems in relation to observations shows that both systems produce very similar 10m wind magnitude fields. This small difference between model-generated fields and observations is indicative of a high accuracy of both systems to predict the surface wind speed at forecasting steps ranging between the 21 st and 27 th hour after model initialisation. However, closer inspection at the biases of the two sets of forecasts against observations shows that the experimental setup is more precise than the reference one throughout the year without any seasonal trend. An example of the overall better performance of the experimental model setup is shown during the month of July as shown in figure 3. It is also important to note that the 10 m wind magnitude forecasts were verified only when the wind speed observations valid at the time of the forecast was greater than or equal to 2 ms -1. This prevented wind magnitude forecasts associated with light and variable winds from degrading verification scores. The same approach is taken by major numerical weather prediction centers such as NOAA for its model-based output statistics wind guidance over the US territory using the Nested Grid Model (NGM) Performance measures The mean square error (MSE) provided a clear picture of the performance between the two model setup, showing an overall improvement when TMI-derived SST is used to initialise the lower boundary conditions at the start of the model run. The Skill Score shows a noticeable improvement reached by the experimental over the reference setup by an average of 10% in the forecast accuracy of the 10m wind magnitude (fig. 4). The Figure 5 a-e. Case study: January 22, 1999: (a) similarity map between predicted surface wind speed by the reference system and observations; (b) similarity map between predicted surface wind speed by the experimental system and observations; (c) predicted wind speed (in ms - 1 ) by the reference system; (d) predicted wind speed (in ms -1 ) by the experimental system; (e) observed wind speed (in ms -1 ) by the tropical microwave imager on January 23, 1999 at 02:08 UT. Black pixels represent nulled pixels that are below 2.0 ms -1. Small circular contours with central black pixels coincide with precipitation and are nulled. 19 RIVISTA DI METEOROLOGIA AERONAUTICA - N 3/2009

20 Imp. fasc qxd:Layout :37 Pagina 20 Figure 6 a-b. The residual map of the differences between the 10 m wind magnitude (ms -1 ) forecasted by the (a) reference setup and (b) experimental setup, and collocated observations derived from the Tropical Microwave Imager on July 25 at 24:00 UT (or July 26th at 00 UT). use of averaged monthly skill scores for the entire analysis provide only a partial picture of this improvement. Results show that highest scores are observed during the spring and summer seasons, although this period shows the greatest variability in terms of standard errors. Lesser variability accompanied by lower skill scores occurs during the colder months, when the wind magnitude is more intense. The choice of single dates for verification throughout the entire analysis corresponded to the availability of observations to initialise and validate the experimental model setup. Lack of matching observations to verify the forecasts during February, June and November led to the omission of these three months in the analysis. As for the months analysed, it needs to be taken into account that the single-date verification does not reflect the average behaviour of the model for the entire month and therefore this verification tends to become more sensitive to model errors with respect to the general monthly weather systems ESDA The Spatial Similarity index was used by this study to assess the degree of shared attributes between the two model systems and the remotely-sensed observations. In order to best illustrate the spatial analysis, two case studies are presented that best describe the results over the area of interest. Case study January 22, 1999: This case study example presents a wind speed regime that is typical for January. Figure 5e shows relatively moderate winds reaching a maximum of 6.5 ms -1 within the area of interest. A more or Figure 7 a-b showing the residual map of the differences between the 10 m wind magnitude (ms -1 ) forecasted by the (a) reference setup and (b) experimental setup, and collocated observations derived from the Tropical Microwave Imager on December 15 at 24:00 UT. RIVISTA DI METEOROLOGIA AERONAUTICA - N 3/

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