Studio inerente la modellistica numerica del vento nelle aree portuali di Genova, Savona e Vado Ligure, La Spezia, Livorno e Bastia

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1 Contratto tra Dipartimento di Ingegneria delle Costruzioni, dell Ambiente e del Territorio (DICAT) e Dipartimento di Fisica (DIFI) dell Università degli Studi di Genova Studio inerente la modellistica numerica del vento nelle aree portuali di Genova, Savona e Vado Ligure, La Spezia, Livorno e Bastia relativo al progetto VENTO E PORTI nel quadro del Programma di cooperazione Transfrontaliero Italia-Francia Marittimo RAPPORTO INTERMEDIO Genova, 11 ottobre 2009

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3 Contratto tra Dipartimento di Ingegneria delle Costruzioni, dell Ambiente e del Territorio (DICAT) e Dipartimento di Fisica (DIFI) dell Università degli Studi di Genova Studio inerente la modellistica numerica del vento nelle aree portuali di Genova, Savona e Vado Ligure, La Spezia, Livorno e Bastia relativo al progetto VENTO E PORTI nel quadro del Programma di cooperazione Transfrontaliero Italia-Francia Marittimo RAPPORTO INTERMEDIO Supervisione scientifica e coordinamento di: Prof. Corrado Ratto Dipartimento di Fisica via Dodecaneso 33, Genova Tel. & Fax: (diretto) Tel. & Fax: (segreteria) ratto@fisica.unige.it Raccolta e preelaborazione del materiale, predisposizione del testo, grafica ed impaginazione di: Dott. Federico Cassola Dott. Marina Pizzo Genova, 11 ottobre 2009

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5 Relazione redatta da: Dr. Federico Cassola Dr. Marina Pizzo Il responsabile del contratto (Prof. Corrado Ratto) Il Direttore del Dipartimento (Prof. Mauro Giannnini)

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7 INDICE 1. Introduzione Definizione dei dati da acquisire in relazione alla modellazione numerica del territorio da simulare Dati di vento da stazioni di lungo periodo Dati di orografia Dati di copertura del suolo Verifica dei dati di orografia e di copertura del suolo Lunghezza di rugosità Displacement level Definizione dei domini da utilizzare per la simulazione del vento La macroarea Savona e Vado Ligure La macroarea Genova La macroarea La Spezia La macroarea Livorno La macroarea Bastia La macroarea Grosseto e Isola d Elba Il codice di simulazione dei campi di vento Il codice WINDS La procedura di simulazione La costruzione del campo di vento Gli output prodotti dalle simulazioni La calibrazione del modello WINDS L area di simulazione per la calibrazione del modello Il reticolo computazionale I database e le cartografie di riferimento L orografia del territorio La copertura del terreno La lunghezza di rugosità del terreno La scelta dei valori del displacement level La discretizzazione del volume di calcolo Gli input meteorologici e la costruzione dei campi di vento Gli output prodotti Conclusioni Bibliografia Appendice A: il profilo verticale della velocità del vento Relazione tra vento geostrofico e vento vicino al suolo Il profilo logaritmico vicino al suolo Lunghezza di rugosità del terreno La stabilità dei bassi strati atmosferici I profili verticali della velocità utilizzati in WINDS Appendice B: calcolo dei parametri necessari a stimare la turbolenza...89 Dipartimento di Fisica Pagina i di vi

8 8.1 I parametri di turbolenza Procedura per il calcolo di u eff * (z) Appendice C: il reticolo computazionale relativo all Aeroporto Cristoforo Colombo e alla Fiera di Genova Dipartimento di Fisica Pagina ii di vi

9 Indice delle Figure Figura 2.1. Esempio di orografia derivante dal database IGM....6 Figura 2.2. Esempio di orografia derivante dal database IGN...7 Figura 2.3. Esempio di orografia derivante dal database SRTM Figura 2.4. Copertura del terreno dell Italia e della Corsica...10 Figura 2.5. Legenda della copertura secondo il CLC Figura 2.6. Confronto tra la copertura del terreno CLC2000 (polilinee rosse) e la cartografia dell uso e copertura del suolo della Regione Liguria (polilinee nere)...12 Figura 2.7. Esempio di sovrapposizione di diverse cartografie al DTM dell orografia...14 Figura 2.8. Tipologie della copertura del terreno e del corrispondente valore della lunghezza di rugosità (Stull, 1988) Figura 2.9. Comportamento schematico di un profilo del vento sopra una zona boscosa: la componente U(z) della velocità del vento ha un comportamento logaritmico al di sopra della chioma degli alberi; la vegetazione fitta si comporta di fatto come una superficie posta ad una distanza d dalla terra Figura 3.1. Inquadramento geografico dell area di simulazione: macroarea Savona e Vado Ligure e relative microaree...20 Figura 3.2. Inquadramento geografico dell area di simulazione: macroarea Genova e relativa microarea...22 Figura 3.3. Inquadramento geografico dell area di simulazione: macroarea La Spezia e relative microaree...24 Figura 3.4. Inquadramento geografico dell area di simulazione: macroarea Livorno e relative microaree...26 Figura 3.5. Inquadramento geografico dell area di simulazione: macroarea Bastia e relative microaree...28 Figura 3.6. Inquadramento geografico dell area di simulazione: macroarea Grosseto e isola d Elba e relative microaree Figura 5.1. Inquadramento geografico dell area di simulazione Figura Inquadramento geografico della macroarea di simulazione relativa a Genova: macroarea (riquadro esterno verde) e microarea (riquadro interno giallo), proposte nel Capitolo 3; macroarea utilizzata per le simulazioni presentate in questo capitolo (riquadro interno rosso)...39 Figura 5.3. Carta topografica d Italia dell Istituto Geografico Militare (IGM) serie 100/V, Foglio 082-Genova...41 Figura 5.4. Carta Tecnica Regionale rappresentante la zona del Porto Antico di Genova: le stelline rappresentano i nodi del reticolo computazionale...42 Figura 5.5. Immagine satellitare tratta dal software Google Earth rappresentante la zona della Fiera di Genova: le stelline rappresentano i nodi del reticolo computazionale Figura 5.6. Sovrapposizione di diverse cartografie al DTM dell orografia di parte dell area di simulazione Figura 5.7. Matrice del DTM dell orografia relativa all area di simulazione...46 Dipartimento di Fisica Pagina iii di vi

10 Figura 5.8. Esempio di quote puntuali come appaiono sulla Carta Tecnica Regionale; le linee blu indicano i confini del pixel centrato su un nodo computazionale, evidenziato mediante una stellina Figura 5.9. Orografia nell area dell Aeroporto Cristoforo Colombo (sopra) e della Fiera di Genova (sotto) dopo le correzioni puntuali Figura Mappa della copertura del terreno (CLC2000) relativa all area di simulazione Figura Matrice della copertura del terreno (CLC2000) relativa all area di simulazione Figura Confronto tra la copertura del terreno CLC2000 (polilinee rosse) e la cartografia dell uso e copertura del suolo della Regione Liguria (polilinee nere) Figura Matrice della lunghezza di rugosità relativa all area di simulazione Figura Matrice di lunghezza di rugosità nell area dell Aeroporto Cristoforo Colombo (sopra) e della Fiera del Mare (sotto) dopo le correzioni puntuali Figura Matrice del displacement level relativa all area di simulazione Figura Le superfici sigma: h rappresenta la quota s.l.m dell orografia, mentre H è l altezza del volume di calcolo (in questo caso pari a 4000 m s.l.m.) Figura Quote (s.l.m.) delle superfici sigma scelte (tali valori si riferiscono ad un nodo della griglia situato sul mare), e distanze tra superfici adiacenti Figura Due esempi di campi di vento calcolati alla quota di 10 m s. l. t. nel caso delle simulazioni in atmosfera neutrale con vento geostrofico di intensità G = 65 m/s e direzione di provenienza Q = 180 (sopra) e Q = 100 (sotto) Figura Collocazione dei due anemometri dell Aeroporto Cristoforo Colombo (sopra); collocazione dei tre nodi in corrispondenza ai quali abbiamo estratto i valori di vento simulati (sotto) Tabella Coordinate dei nodi in cui abbiamo estratto i valori di velocità e direzione del vento in corrispondenza all Aeroporto Cristoforo Colombo Tabella Valori di intensità in m/s (a sinistra) e direzione in gradi (a destra), calcolati a 10 m s.l.t. (12 m s.l.m.), in corrispondenza dell Aeroporto Cristoforo Colombo, nelle simulazioni con velocità del vento geostrofico G= 55 m/s Figura Direzioni e intensità del vento calcolate in corrispondenza ai tre punti considerati nell area dell Aeroporto Cristoforo Colombo a 10 m s.l.t. (12 m s.l.m.). Lungo l ascissa e l ordinata dei grafici compaiono rispettivamente le coordinate (u,v) del vettore velocità. Ogni punto del grafico è contrassegnato con il valore della direzione Q del vento geostrofico. Il diverso colore delle curve indica la diversa intensità G del vento geostrofico Tabella Rapporto tra le velocità (a sinistra) e differenze tra le direzioni in gradi (a destra) tra Aeroporto Est e Aeroporto Ovest Figura Velocità di attrito efficace calcolate in corrispondenza ai tre punti considerati nell area dell Aeroporto Cristoforo Colombo a 10 m s.l.t. Dipartimento di Fisica Pagina iv di vi

11 (12 m s.l.m.). Ad ogni valore della velocità di attrito efficace è associata la direzione del vettore velocità del vento nella corrispondente simulazione. Ogni punto del grafico è contrassegnato con il valore della direzione Q del vento geostrofico. Il diverso colore delle curve indica la diversa intensità G del vento geostrofico Figura 8.1. Rappresentazione schematica dello strato di Ekman in cui si mostra la rotazione antioraria del vento al scendere della quota Figura 8.2. La crescita dello strato limite interno (IBL) sottovento ad una discontinuità nella lunghezza di rugosità superficiale Figura 8.3. A sinistra sono mostrati i profili verticali tipici del vento al variare dell ora indicata sulle curve all interno dell ABL. A destra è mostrato il particolare dei profili all interno dello SBL...86 Figura 8.4. Comportamento schematico di un flusso d aria che colpisce un ostacolo...87 Figura 9.1. Esempi di profili della velocità media del vento, U, e delle sue componenti, u e v, ottenuti dalle relazioni di Zilitinkevich (9.1) e (9.2). Sono, inoltre, riportati i contributi logaritmico (p.l.) e non logaritmico (p.n.l.) relativi alla componente u (Equazione (9.1)) Figura 9.2. Profili del modulo della velocità media del vento al variare del rapporto z0/h; la scala di z/h è lineare (sopra) e logaritmica (sotto) Figura 9.3. Esempi di valori del fattore correttivo, f, al variare della quota, per diversi valori del parametro z0/h. La scala di z/h è lineare (sopra) e logaritmica (sotto)...95 eff u * Figura 9.4. Confronto tra i valori di relativi ad un profilo della velocità media del vento ottenuto su orografia complessa, ed i valori corrispondenti nel caso di un profilo su terreno piatto...98 Figura Valori della lunghezza di rugosità, del displacement level, d, e della quota s.l.m., z, nella parte occidentale dell Aeroporto Cristoforo Colombo Figura Valori della lunghezza di rugosità, del displacement level, d, e della quota s.l.m., z, nella parte orientale dell Aeroporto Cristoforo Colombo.102 Figura Valori della lunghezza di rugosità, del displacement level, d, e della quota s.l.m., z, nell area della Fiera di Genova Dipartimento di Fisica Pagina v di vi

12 Indice delle Tabelle Tabella 2.1. Stazioni anemometriche considerate Tabella 2.2. Tipologie della copertura del terreno e del corrispondente valore della lunghezza di rugosità, secondo la classificazione proposta da Wieringa (1992) Tabella 5.1. Tipologie di copertura del terreno presenti nel database CLC2000 dell area di simulazione, secondo la classificazione cartografica coerente con le specifiche del progetto CEE - CORINE Land Cover Tabella 5.2. Accorpamento delle tipologie di copertura del terreno (colonna 2) in classi di rugosità del terreno (colonna 1), e corrispondenti valori della lunghezza di rugosità adottati nel presente studio (colonna 4). La colonna 5 riporta anche i valori del displacement level adottati nel presente studio Tabella 5.3. Valori della lunghezza di rugosità,, per diversi valori dell intensità del vento in quota, G Tabella 5.4. Quote (m s.l.m.) delle 27 superfici sigma scelte (tali valori si riferiscono ad un nodo della griglia situato sul mare) e differenze tra superfici adiacenti Tabella 5.5. Valori della velocità di riferimento in funzione della velocità del vento in quota G Tabella 9.1. Valori dei parametri α, β, γ, ε,η per la determinazione dei coefficienti a 1,a2,a3,b1,b2, b Tabella 9.2. Esempi di valori assunti dal fattore correttivo, f, alla sommità dello strato limite atmosferico al variare del parametro /h Dipartimento di Fisica Pagina vi di vi

13 1. Introduzione Il Dipartimento di Ingegneria delle Costruzioni, dell Ambiente e del Territorio (DICAT). ha affidato al Dipartimento di Fisica (DIFI) dell Università degli Studi di Genova la realizzazione di uno studio inerente la modellistica numerica del vento nelle aree portuali di Genova, Savona e Vado Ligure, La Spezia, Livorno e Bastia. Lo studio si inquadra nell ambito del progetto Vento e Porti nel quadro del Programma di cooperazione Transfrontaliero Italia-Francia Marittimo e consiste in: 1) definizione dei dati da acquisire (a carico del DICAT) in relazione alla modellazione numerica del territorio da simulare (in particolare della rugosità e dell orografia del terreno in forma digitale); 2) definizione dei domini da utilizzare per la simulazione del vento, nella prospettiva successiva di svolgere l analisi statistica e le previsione a breve e a medio termine del vento nelle aree portuali selezionate; 3) implementazione numerica dei domini e dei modelli da utilizzare per la simulazione del vento, relativamente alle analisi di cui al precedente punto 3); 4) calibrazione dei modelli numerici e determinazione preliminare di campi di vento tipo in ciascun dominio, in funzione della direzione del vento. La presente relazione descrive le procedure adottate per eseguire, mediante il codice diagnostico mass-consistent WINDS, delle simulazioni di prova relative all area portuale di Genova. Sono altresì descritti le modalità e i risultati dell estrazione dei valori della velocità media e della direzione del vento e di un parametro legato alla turbolenza del vento nei punti selezionati all interno del dominio di simulazione. Tutto lo studio è stato eseguito in stretto contatto con il prof. Solari del Dipartimento di Ingegneria delle Costruzioni, dell Ambiente e del Territorio (DICAT) dell Università degli Studi di Genova. Il presente documento si compone di cinque capitoli principali (compreso il presente Capitolo 1), suddivisi come spiegato nel seguito, da una sintetica bibliografia e da tre appendici. Il Capitolo 2 consiste nella definizione dei dati da acquisire, le loro fonti e i relativi costi, in relazione alla modellazione numerica del territorio da simulare. In particolare sono descritti i database di: dati di vento di lungo periodo (Paragrafo 2.1); orografia del terreno (Paragrafo 2.2); copertura del suolo (Paragrafo 2.3); confronto tra diverse fonti di dati (Paragrafo 2.4); lunghezza di rugosità (Paragrafo 2.5); displacement level (Paragrafo 2.6). Dipartimento di Fisica Pagina 1 di 103

14 Il Capitolo 3 consiste nella definizione dei domini di simulazione che proponiamo di considerare, precisandone i confini geografici. Il presente capitolo è suddiviso nel seguente modo: macroarea Savona e Vado Ligure (Paragrafo 3.1); macroarea Genova (Paragrafo 3.2); macroarea La Spezia (Paragrafo 3.3); macroarea Livorno (Paragrafo 3.4); macroarea Bastia (Paragrafo 3.5). macroarea Grosseto e Isola d Elba (Paragrafo 3.6). Il Capitolo 4 riguarda i modelli da utilizzare per la simulazione del vento, relativamente alle analisi di cui al precedente capitolo. In particolare nel presente capitolo presentiamo il codice WINDS, e le relative procedure, che ci proponiamo di utilizzare per la simulazione numerica del campo di vento tridimensionale sui domini descritti nel Capitolo 3. Tali simulazioni si compongono in una prima fase di inizializzazione del modello e in una seconda fase di imposizione della conservazione di massa. In particolare, in questo capitolo vengono trattati i seguenti punti: generalità sulle procedure di esecuzione delle simulazioni di campi di vento mediante un codice mass-consistent (Paragrafo 4.2); input necessari ad eseguire le simulazioni numeriche (Paragrafo 4.3); output finali delle simulazioni numeriche (Paragrafo 4.4). Il Capitolo 5 riguarda la calibrazione, su un area di prova, del modello numerico WINDS, che ci proponiamo di utilizzare per la simulazione numerica del campo di vento tridimensionale sui domini descritti nel Capitolo 3. In particolare, questo capitolo fornisce l inquadramento dell area utilizzata per tale test, definita sulla base della localizzazione geografica di Genova (Paragrafo 5.1) e dell orografia circostante (Paragrafo 5.4), e descrive in dettaglio la discretizzazione del dominio computazionale sul piano orizzontale (Paragrafo 5.2) e lungo la verticale (Paragrafo 5.8). In particolare, all interno del dominio computazionale, e con la stessa risoluzione spaziale orizzontale, sono definite le seguenti matrici mediante le quali si rappresenta, in forma digitalizzata, la geometria del territorio e le caratteristiche aerodinamiche della superficie terrestre: orografia del terreno (Paragrafo 5.4); copertura del terreno (Paragrafo 5.5); rugosità del terreno (Paragrafo 5.6); displacement level (Paragrafo 5.7). Tali matrici costituiscono parte degli input necessari alle simulazioni dei campi di vento. Il Paragrafo 5.8 descrive i parametri meteorologici necessari ad inizializzare il codice WINDS ed eseguire le simulazioni dei campi di vento. In particolare, abbiamo usato Dipartimento di Fisica Pagina 2 di 103

15 una tipologia di inizializzazione del codice numerico che consiste nell imposizione della direzione e intensità del vento in quota. Più precisamente, per simulare una certa situazione meteorologica i parametri che abbiamo qui utilizzato sono: l intensità del vento in quota, la direzione del vento in quota e la condizione di stabilità dei bassi strati dell atmosfera. Sono inoltre riportate le formule adottate per definire, sulla base dei suddetti parametri meteorologici, i profili verticali della velocità del vento e lo sviluppo dello internal boundary layer. Il Paragrafo 5.9 descrive gli output prodotti e le loro successive elaborazioni finalizzate a determinare il campo di vento nei punti selezionati. In particolare, le simulazioni dei campi di vento producono le matrici tridimensionali delle componenti orizzontali e verticali del vento. A partire da queste abbiamo calcolato i valori della velocità e della direzione medie del vento presso i punti selezionati all interno del dominio di simulazione. In particolare, si descrivono due campi di vento prodotti sull area di simulazione, e si illustrano in dettaglio i valori della velocità media del vento calcolati in corrispondenza ai punti di interesse, nella zona dell Aeroporto Cristoforo Colombo. Negli stessi punti, da cui abbiamo estratto velocità e direzioni medie del vento, abbiamo calcolato il valore del parametro u eff * legato all intensità della turbolenza. Il presente documento è concluso da una sintetica bibliografia e tre appendici. L Appendice A riporta alcuni cenni sulla teoria del atmospheric boundary layer (ABL) o strato limite atmosferico. L Appendice B riporta la metodologia utilizzata per il calcolo dei parametri necessari a stimare la turbolenza. L Appendice C riporta i dettagli del reticolo computazionale (rugosità, displacement level e quota sul livello del mare), in corrispondenza ad un area che contiene l Aeroporto Cristoforo Colombo e ad un area che contiene la Fiera di Genova. Dipartimento di Fisica Pagina 3 di 103

16 2. Definizione dei dati da acquisire in relazione alla modellazione numerica del territorio da simulare Il primo punto da affrontare per lo studio inerente la modellistica numerica del vento nelle aree portuali di Genova, Savona e Vado Ligure, La Spezia, Livorno e Bastia, (inquadrato nell ambito del progetto Vento e Porti nel quadro del Programma di cooperazione Transfrontaliero Italia-Francia Marittimo) consiste nella definizione dei dati da acquisire in relazione alla modellazione numerica del territorio da simulare. In particolare, per effettuare le simulazioni dei campi di vento sulle aree che considereremo, avremo bisogno dei database delle seguenti grandezze: dati di vento di lungo periodo; orografia del terreno; copertura del suolo; lunghezza di rugosità; displacement level; descritti in dettaglio nei paragrafi successivi. 2.1 Dati di vento da stazioni di lungo periodo Per ogni area portuale italiana sopra citata, DICAT ci ha indicato le stazioni meteorologiche dell Ente Nazionale per l Assistenza al Volo (ENAV) e di Météo France da prendere in considerazione. In particolare saranno utilizzati i dati delle undici stazioni di: Capo Mele e Alberga per l area portuale di Vado Ligure e Savona; Genova Sestri per l area portuale di Genova; Pisa S. Giusto e Volterra per l area portuale di Livorno; Sarzana Luni e Isola Palmaria per l area portuale di La Spezia; Cap Sagro e Bastia per l area portuale di Bastia; Grosseto e Isola d Elba. Gli anemometri, sopra citati, di Grosseto e dell Isola d Elba potranno essere utilizzati per calcolare i coefficienti di trasmissione, cioè quei parametri che trasformano l intensità e la direzione del vento misurate nelle stazioni anemometriche in corrispondenti valori di intensità e direzione del vento simulate nell area portuale in esame. Ci riserviamo di decidere in futuro l utilizzo dei dati anemometrici di questi due stazioni. Nella Tabella 2.1 sono indicate le stazioni meteorologiche per ciascuna area portuale e le relative coordinate (longitudine e latitudine, espresse in gradi decimali). Dipartimento di Fisica Pagina 4 di 103

17 Località Codice stazione Longitudine ( ) Latitudine ( ) Capo Mele ,17 43,95 Albenga ,12 44,05 Area portuale o di riferimento Savona Vado Ligure Sestri Ponente ,85 44,42 Genova Sarzana Luni ,98 44,08 Palmaria ,83 44,03 Pisa S. Giusto ,38 43,68 Volterra ,87 43,40 Cap Sagro ,49 42,80 Bastia aeroporto ,48 42,55 Grosseto ,07 42,75 Elba ,40 42, Dati di orografia Tabella 2.1. Stazioni anemometriche considerate. La Spezia Livorno Bastia Bastia Per effettuare una modellazione numerica di un territorio da simulare sono indispensabili file contenenti le informazioni circa le quote orografiche di ciascun punto relativo al dominio computazionale. I dati di orografia che solitamente si possono utilizzare, in formato digitale, provengono principalmente da tre fonti distinte: Istituto Geografico Militare (IGM); Institut Geographique National (IGN) Shuttle Radar Topography Mission (SRTM). La prima fonte di dati di orografia è relativa al solo territorio italiano, la seconda riguarda il solo territorio francese e la terza, invece, comprende tutto il mondo Dati IGM La prima fonte che consideriamo, per quanto riguarda i dati di orografia relativi al territorio italiano, consiste nel database dell IGM: dati vector: tavole digitalizzate serie 100/V in scala 1: : ciascuna tavola è comprensiva di un area pari a 1/2 grado in longitudine e 1/3 di grado in latitudine, ed è discretizzata mediante una griglia di nodi reticolari. Il passo di griglia del modello digitale del terreno (DTM) dell IGM è quindi pari a ~243 m in longitudine e ~230 m in latitudine a 44,45 N. dati matrix: dati organizzati in matrici quadrate (tile) che ricoprono un area di 10 km di lato. Ogni tile è composto di nodi; il passo del grigliato, in coordinate piane, è quindi di 20 m. Dipartimento di Fisica Pagina 5 di 103

18 Il sistema geografico di riferimento adottato dall IGM è centrato sul meridiano che passa per Monte Mario, presso Roma (41 55'25.51" N, 12 27'08.40" E), sede di una stazione geodetica. Le coordinate WGS84 di Monte Mario sono 41,92 N e 12,45 E. Sia i dati vector sia quelli matrix si possono acquistare on line sul sito oppure presso il punto vendita dell Istituto Geografico Militare. I tile individuati per l acquisto sono 49 e sono relativi a tutte le aree portuali e a tutte le aree intorno agli anemometri. Poiché ogni tile costa indicativamente 134,00 euro, il prezzo totale dell acquisto si aggira intorno a 6600 euro. Figura 2.1. Esempio di orografia derivante dal database IGM Dati IGV La terza fonte di dati è l IGN, relativa all orografia del territorio francese. In particolare il BD ALTI è un database, in coordinate Lambert II, che copre l intero territorio francese e corso. È possibile scaricare liberamente dal sito il database completo alla risoluzione di 250 m, contenuto in un unico file in formato ASCII. Sempre dallo stesso sito è possibile ordinare un DTM più dettagliato rispetto al precedente, con una risoluzione di 50 m. In questo caso i dati sono organizzati in tile, ciascuno dei quali ricopre un area di circa 10 km di lato, quindi ogni tile è composto di nodi. I tile individuati per l acquisto sono 16 e ricoprono ampiamente l area portuale di Bastia e i due anemometri. Il costo di ciascun tile è di circa 77 euro, quindi la spesa totale è intorno a 1235 euro. Dipartimento di Fisica Pagina 6 di 103

19 Figura 2.2. Esempio di orografia derivante dal database IGN Dati SRTM Un altra fonte di dati di orografia relativa al territorio mondiale è la Shuttle Radar Topography Mission (SRTM), in seguito ad un progetto internazionale guidato dal National Geospatial-Intelligence Agency (NGA) e dal National Aeronautics and Space Administration (NASA). Nell ambito di questo progetto è stato utilizzato un sistema radar appositamente modificato per volare a bordo dello Space Shuttle Endeavour durante 11 giorni di missione nel febbraio 2000 per ricavare i dati di elevazione del terreno. Questi dati, ottenuti su una scala quasi globale, forniscono il più completo database di orografia ad alta risoluzione. Nella seconda versione sono stati meglio definiti i contorni della linea di costa; rimangono tuttavia ancora molti pixel mancanti. La risoluzione a disposizione per questa fonte di dati nelle aree di nostro interesse è di 3 secondi d arco1 (SRTM3). Questi dati sono scaricabili gratuitamente dal seguente link: SRTM3 è organizzato in tile di 1201 righe 1201 colonne e ciascuno ricopre un area di 1 in longitudine e 1 in latitudine. I tile utili per le aree portuali e per le aree intorno agli anemometri in esame sono in totale una quindicina. 1 Si ricorda che 1 secondo d arco all equatore corrisponde a circa 30 m Dipartimento di Fisica Pagina 7 di 103

20 Figura 2.3. Esempio di orografia derivante dal database SRTM Dati di copertura del suolo I dati di copertura del suolo costituiscono un informazione importante per la simulazione dei campi di vento a qualsiasi scala CORINE Land Cover Nel 1985 il Consiglio delle Comunità Europee, con la Decisione 85/338/EEC, ha varato il programma CORINE (COoRdination of INformation on the Environment) affinché l Unione Europea, gli Stati associati e i paesi limitrofi dell area mediterranea e balcanica avessero informazioni territoriali omogenee sullo stato dell ambiente. All interno di questo programma rientra il progetto progetto CORINE Land Cover (CLC) con l obbiettivo di fornire informazioni sull uso e la copertura del suolo e sulle sue modifiche nel tempo. La prima realizzazione di CLC risale al 1990 (CLC90) e a dieci anni dalla conclusione del CLC90, nel 2001 è stato promosso il nuovo progetto Image & Corine Land Cover 2000 (I&CLC2000), con l obiettivo di aggiornare la base dati CLC e quindi di individuare le principali dinamiche di cambiamento di copertura e uso del territorio. Dipartimento di Fisica Pagina 8 di 103

21 I dati di copertura del terreno da noi solitamente utilizzati appartengono proprio a quest ultimo database. Tali informazioni derivano dall interpretazione assistita al calcolatore, secondo le specifiche del progetto, di stampe di riprese satellitari (LANDSAT TM) in scala 1: (relative agli anni ), disponibili in formato numerico vettoriale. Questo database ricopre la maggior parte dell Europa; sono esclusi: Norvegia, Svizzera, Kosovo, Moldavia, Ucraina e Bielorussia. Al link seguente: è possibile scaricare i dati relativi ad un area di interesse. La Figura 2.4 e la Figura 2.5 mostrano un esempio della copertura del suolo sull Italia e sulla Corsica e la corrispondente legenda, rispettivamente. Dipartimento di Fisica Pagina 9 di 103

22 Figura 2.4. Copertura del terreno dell Italia e della Corsica. Dipartimento di Fisica Pagina 10 di 103

23 Figura 2.5. Legenda della copertura secondo il CLC2000. Dipartimento di Fisica Pagina 11 di 103

24 Mediante l utilizzo del sistema informativo geografico (GIS) MapInfo è possibile convertire la cartografia sopra citata, originariamente in formato vettoriale, in un formato raster. Per fare ciò, è necessario sovrapporre la griglia computazionale già usata per costruire il DTM all immagine vettoriale della copertura del suolo, associando ad ogni pixel del reticolo il corrispondente valore di uso del suolo Copertura del suolo della Regione Liguria Per le aree portuali di Savona Vado Ligure e di Genova è possibile considerare la cartografia di uso e copertura del suolo della Regione Liguria a nostra disposizione. Quest ultima risulta avere un grado di dettaglio molto superiore alla cartografia CLC2000, e presenta una risoluzione spaziale maggiore, come possiamo vedere nella Figura 2.6, dove viene indicata la copertura del suolo proveniente dal database: della Regione Liguria in nero; del CLC2000 in rosso. Figura 2.6. Confronto tra la copertura del terreno CLC2000 (polilinee rosse) e la cartografia dell uso e copertura del suolo della Regione Liguria (polilinee nere). Si notino in particolare l elevato accordo tra le due fonti e, ovviamente, il più alto grado di dettaglio presente nella cartografia della Regione Liguria. Dipartimento di Fisica Pagina 12 di 103

25 2.4 Verifica dei dati di orografia e di copertura del suolo Per sottoporre a verifica la matrice di orografia e quella di copertura del suolo è possibile effettuare una comparazione con altre tipologie di dati. Il confronto incrociato tra due o più fonti tra loro indipendenti permette, infatti, di identificare e di isolare la presenza di errori casuali o sistematici nel DTM e nella copertura del suolo. Per questo scopo si possono utilizzare le immagini satellitari ottenute attraverso tre software distinti: Google Earth, disponibile presso il sito web World Wind della National Aeronautics and Space Administration (NASA), disponibile presso il sito web Live Search Maps, disponibile presso il sito web Tutti e tre i software sono scaricabili dalla rete gratuitamente e periodicamente aggiornati (tipicamente una volta l anno). Questi software permettono di effettuare un confronto visivo nell area considerata tra i valori di copertura o di orografia assunti dai database e le immagini satellitari. In particolare, sia Google Earth sia World Wind della NASA forniscono immagini satellitari da cui, attraverso le proprie interfacce web, è possibile ricavare le coordinate geografiche con una buona precisione. Solo Google Earth, però, consente di ottenere immagini ad alta risoluzione a differenza di quelle a più bassa risoluzione fornite dal software della NASA. Il software Live Search Maps, fornisce immagini ad altissima risoluzione (in alcune zone arriva fino a 20 m), ma non consente di avere una georeferenziazione del territorio per cui si può utilizzare solamente per un analisi qualitativa del territorio. Per quanto riguarda un controllo della linea di costa, in particolare, si può utilizzare, oltre ai tre software sopra citati, anche il database del CLC2000, che fornisce un confine terra-mare dettagliato (come si è potuto vedere anche in Figura 2.6). Un esempio di confronto tra diversi tipi di linea di costa si vede nella Figura 2.7, dove all orografia del modello digitale del terreno, ottenuto utilizzando il database dell IGM, sono sovrapposti: la polilinea delle aree urbane e portuali presenti nel database del CLC2000 (linea viola); l area del Porto Antico di Genova, desunta dal software World Wind della NASA (linea gialla); la diga foranea, desunta dal software Google Earth (linee blu). Dipartimento di Fisica Pagina 13 di 103

26 Figura 2.7. Esempio di sovrapposizione di diverse cartografie al DTM dell orografia. 2.5 Lunghezza di rugosità I dati di lunghezza di rugosità solitamente vengono solitamente ricavati dalle informazioni relative alle diverse tipologie di copertura del suolo descritte nel paragrafo precedente. In particolare, dai dati che descrivono la copertura del terreno su un determinato territorio si estrae, per ogni pixel, il corrispondente valore della rugosità del terreno. Per operare questa scelta solitamente ci basiamo principalmente sulla classificazione proposta da Wieringa (1992), su quanto riportato nel volume di Stull (1988), e su alcune più recenti pubblicazioni (Davenport et al. 2000; FUMAPEX D ), oltre che sulle precedenti esperienze sull argomento da noi acquisite nell ambito delle numerose applicazioni che abbiamo eseguito. Dipartimento di Fisica Pagina 14 di 103