I Modelli di Previsione Meteo- Marina del Centro Nazionale di Meteorologia e Climatologia Aeronautica. Lucio Torrisi

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1 I Modelli di Preisione Meteo- Marina del Centro Nazionale di Meteorologia e Climatologia Aeronautica Lucio Torrisi CUGRI Uniersità di Salerno, 13 Dicembre 2010

2 Oeriew: Il processo di preisione: il modello numerico e l'assimilazione dati Il sistema operatio di preisione numerica del CNMCA Modelli atmosferici Modelli delle onde Approccio probabilistico

3 Il Processo di Preisione Numerica

4 Cosa è un Modello Numerico? Temperatura T d Q p c T T T u a t T 1 cos cos 1 Vapore acqueo q f l M S S q q q u a t q cos cos 1 Acqua allo stato solido e liquido f l q f l f l f l f l f l f l M S P g q q q u a t q,,, 0,,,, cos cos 1 Densità totale dell aria T q q q R R R p f l d d oe 0 p, u E h e f u a V a cos cos 1. Velocità orizzontale del ento u a h M p p p a u V E a t u ' 1 ' cos 1 cos 1 0 a h M p p p a V E a t ' 1 ' Velocità erticale f l d q q q R R Tp Tp T T T g p g w w w u a t w 1 ' ' cos cos Perturbazione della pressione p cd c w g p p p u a t p pd 0 ' ' cos ' cos 1 ' L'atmosfera è un sistema dinamico con molti gradi di libertà. Lo stato dell'atmosfera è definito dalla distribuzione spaziale di ento, temperatura, pressione e altre ariabili. La loro eoluzione temporale è descritta da un insieme di relazioni matematiche che rappresentano i processi fisico/dinamici agenti nell'atmosfera. Esse sono deriate applicando le leggi di conserazione della quantità di moto, del calore, della massa e dell acqua. Le equazioni non possono essere risolte analiticamente; si fa uso di metodi numerici. Modello numerico: rappresentazione matematica dei processi dinamici, fisici e chimici agenti nell atmosfera.

5 ECMWF The European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF, the Centre) is an intergoernmental organisation supported by 33 States, based in Reading, west of London, in the United Kingdom. Atmospheric global model: 15km, 91 li.ert., 240 h

6 Il Consorzio COSMO (1998) The general goal of COSMO (Germany, Switzerland, Italy, Greece, Poland, Romania) is to deelop, improe and maintain a nonhydrostatic limited area modelling system to be used both for operational and for research applications by the members of COSMO. COSMO is initially based on the Lokal-Modell (LM) of DWD. Il Serizio Meteorologico Russo è un nuoo membro

7 L assimilazione dati Tipicamente l atmosfera è rappresentata tramite un grigliato tridimensionale, doe engono integrate le equazioni. La soluzione del sistema di equazioni richiede la conoscenza delle condizioni iniziali. I alori iniziali delle ariabili atmosferiche da specificare su ogni punto del grigliato sono ottenute tramite complesse procedure che fanno uso delle osserazioni.

8 Sistema di Preisione Numerica CNMCA Data Assimilation: 3DVAR PSAS FGAT (T,u,,q,ps) eery 3h using TEMP, PILOT, SYNOP, SHIP, BUOY, Wind Profiler, AMSUA rad., AMDAR-ACAR-AIREP, MSG/MODIS AMV, METOP/QUIKSCAT/ERS2 scatt. winds + Land SAF snow mask, IFS SST analysis once a day COSMO-ME (7km) ITALIAN MET SERVICE 2.8 km 50.l. - compressible equations - explicit conection 14 km 40.l. - hydrostatic equations - parameterized conection 7 km 40.l. - compressible equations - parameterized conection Local Area Modelling: COSMO

9 Post-Processing LM- - DMO COSMO-ME DMO COSMO-IT wind wind AWI ww cloud type temperature, humidity, cloudiness, wind, pressure, precipitation, etc prec., etc NETTUNO 3' BC fields NETTUNO 1' sign.height mean dir, etc sign.height mean dir, etc Field dissemination Graphics MFS (Oceanic Model) Field dissemination (rotation / interp.) Grid point correction (det./statis.) Text / Graphics FFAA / NATO/ NURC Ciilian Protection Department RAI3 Regional Forecast (TV) EUMETSAT-HSAF SRNWP-PEPS COSMO erification WG RAI Teletext Intranet - prometeo.meteoam.it Internet - Other users

10 Immagini simulate da satellite

11 Es. precipitazione preista COSMO-IT

12 Neicata su Roma 12 Febbraio

13 Automatic Weather Interpretation Neicata su Roma 12 feb 2010

14 Es. ento preisto COSMO-ME

15 Verifica del ento preisto Superficie (mare) Confronto con osserazione da satellite QSCAT. COSMO-ME sottostima debolmente l intensità del ento sul mare (come gran parte dei modelli atmosferici operatii!)

16 Es. ento preisto COSMO-IT

17 WAM Model

18 NETTUNO Le preisioni per lo stato del mare sono ottenute dal sistema NETTUNO implementato al CNMCA nell ambito di una collaborazione con l ISMAR- Venezia NETTUNO è basato sul modello delle onde WAM (WAe Model) e sui modelli atmosferici non-idrostatici COSMO-ME e COSMO-IT. Il modello WAM determina la distribuzione spaziale e temporale (30 frequenze e 36 direzioni) dell energia del moto ondoso utilizzando come unico termine forzante il ento superficiale. Il forzante è ottenuto dalle preisioni del ento superficiale ad alta risoluzione (7km) dei modelli atmosferici del CNMCA: COSMO-ME (7km) per la ersione a 3' e COSMO-IT per la ersione a 1'.

19 Based on WAM CY35R1 NETTUNO (3 ) Domain size 846 x 321 Grid spacing 0.05 Time step 120 s N frequ./direct. 30 / 36 Forecast range Initial time Atm. model wind Wind update freq. Initial state Status Hardware 72 hrs 00/12 UTC COSMO-ME (7km) 1 hr Preious run Operational IBM (ECMWF) N of processors 256

20 Nettuno (3') Comportamento di alcuni sistemi di preisione dello stato del mare per la mareggiata del Gennaio 2009 Cortesia di Gigi Caaleri et al.

21 Based on WAM CY35R1 NETTUNO (1 ) WAM+COSMO-IT Domain size 871 x 688 Grid spacing Time step 60 s N frequ./direct. 30 / 36 Forecast range 24 hrs Initial time Atm. model wind Wind update freq. Initial state Status 00/12 UTC COSMO-IT (2.8km) 1 hr Preious run Operational BC from NETTUNO (3 ) Hardware N of processors 256 IBM (ECMWF)

22 Caso 3-4 Maggio 2010 Ciclone Ext. su Mediterraneo Occidentale 4 Maggio: Mareggiata su Costa Azzurra

23 Es. mareggiata 4 maggio

24 Supporto alle Operazioni Naali ISTITUTO IDROGRAFICO DELLA MARINA

25 M.F.S. ad Alta Risoluzione

26 VERIFICHE DEI MODELLI Cortesia di Elena Oberto ARPA-PIEMONTE

27 ETS BIAS VERIFICHE DEI MODELLI BIAS run 00 th = 20mm/24h time = 0024 ETS run 00 th = 20mm/24h time = 0024 Cortesia di Elena Oberto ARPA-PIEMONTE

28 Preisione di ensemble L'atmosfera è un sistema caotico. Piccoli errori nelle Modelli condizioni oceanici iniziali (douti al limitato numero e alla non omogenea distribuzione delle osserazioni) possono crescere rapidamente durante la preisione. La predicibilità è limitata anche dagli errori dei modelli numerici (processi fisici descritti con un certo grado di accuratezza e rappresentati con una certa risoluzione spaziale e temporale, anche per limiti nelle risorse di calcolo). Queste due sorgenti di incertezza limitano la qualità di una singola preisione deterministica. Modelli stato del mare

29 Preisione di ensemble Eoluzione della funzione densità di probabilità (pdf) Initial condition Forecast time Forecast Le condizioni iniziali non saranno mai conosciute esattamente. Anche se il modello fosse perfetto, due stati iniziali, che differiscono leggermente, possono determinare due preisioni che diergono rapidamente col tempo. Con l approccio ensemble si cerca di stimare la pdf degli stati preisti usando un numero finito di pre. determ.

30 Preisione di ensemble Un sistema di Assimilazione Dati basato sulla tecnica LETKF (Filtro di Kalman Stocastico) è in fase pre-operatia al CNMCA. Un sistema di preisione probabilistico per la bree scadenza è in fase di implementazione

31 Preisione probabilistica

32 NWP: ATTIVITA E COLLABORAZIONI Data Assimilation Local Area Modeling Post Processing

33 Grazie per l attenzione!

34

35 Il processo di preisione Dati (raccogliere tutti i dati disponibili) Analisi (capire cosa sta accadendo) Preisione con modelli: numerici o soggettii (qual è l eoluzione futura) Verifica (preisione corretta?, come migliorare?)

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