MODELLI DI PREVISIONE DELLA STABILITÀ E DELL EVOLUZIONE DEL MANTO NEVOSO SOMMARIO

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1 WSL Institute for Snow and Avalanche Research SLF MODELLI DI PREVISIONE DELLA STABILITÀ E DELL EVOLUZIONE DEL MANTO NEVOSO Fabiano Monti Bormio, 14 maggio 2012 SOMMARIO In cosa consistono i modelli di previsione del pericolo valanghe o di simulazione del manto nevoso Perché possono esserci utili Quali tipi di modelli esistono Nivolog La catena francese SAFRAN-CROCUS- SURFEX-MÉPRA Il modello svizzero e ALPINE-3D in Italia Problemi di scala e di valutazione COSA SONO I MODELLI?? Da WIKIPEDIA: un modello è una rappresentazione di un oggetto o di un fenomeno, che corrisponde alla cosa modellata per il fatto di riprodurne alcune caratteristiche o comportamenti fondamentali; 1

2 MODELLI EVOLUZIONE DEL MANTO NEVOSO AL MOMENTO ESISTONO TRE CLASSI DI MODELLI: 1. Il manto nevoso è simulato grezzamente Generalmente costituito da un unico strato Inclusi in modelli climatici Utili per previsioni climatiche, simulare albedo e conducibilità-capacità termica. 2. Manto nevoso semplificato Manto nevoso costituito da 2-5 strati In grado di simulare la densità, scioglimento e assestamento Solitamente utilizzati a scopi idrologici MODELLI EVOLUZIONE DEL MANTO NEVOSO 3. Riproduzione dettagliata del manto nevoso Riproduzione di tutti i processi fisici Elevata risoluzione stratigrafica Utili per la previsione valanghe Necessitano di una grossa capacità di calcolo MODELLI DI PREVISIONE DELLA STABILITÀ Strumenti utili per la previsione del pericolo valanghe 2

3 A COSA SERVONO?? Davanti ai giudici!! Il processo decisionale è reso più oggettivo A COSA SERVONO?? Comprensione dei fenomi che regolano i processi che agiscono sul\nel manto nevoso Previsione e risoluzione di problemi ambientali A COSA SERVONO?? 3

4 A COSA SERVONO?? Quanta neve si deve produrre per garantire l apertura di una località fino ad una certa data? A COSA SERVONO?? QUALI TIPI DI MODELLI ESISTONO?? MODELLI STATISTICI SISTEMI ESPERTI MODELLI NUMERICI O DETERMINISTICI SISTEMI INTEGRATI 4

5 MODELLI STATISTICI Si effettua un analisi multivariata su una combinazione di fattori correlati al pericolo di valanghe Consentono anche una discriminazione più spinta delle giornate valanghive (es. giorni con valanghe di neve asciutta e giorni con valanghe di neve bagnata) MODELLI STATISTICI Generalmente si basano su dati meteo e talvolta su dati relativi al manto nevoso Non vengono presi in considerazione i processi fisici all interno del manto nevoso I modelli più utilizzati sono quelli basati sull analisi discriminante e sull analisi del punto prossimo più vicino (nearest neighbour) MODELLI STATISTICI PUNTI DI FORZA: valutazione generale della stabilità (giorni valanghivi) Instabilità legata alla neve fresca 5

6 MODELLI STATISTICI PUNTI DI DEBOLEZZA: Sono dipendenti dalla qualità del database sul quale si basano I modelli statistici presentano difficoltà a descrivere le giornate con grado di pericolo debole o moderato Per i previsori, le probabilità di giornate valanghive sono difficili da interpretare in termini di pericolo di valanghe Rimangono aperte alcune questioni fondamentali della previsione: dove? Quante? Quanto grandi? Non utilizzabili per definire il pericolo legato a valanghe a lastroni Dalla nascita di una problematica non possono dare risposte immediate SISTEMI ESPERTI I sistemi esperti hanno come obiettivo la riproduzione delle decisioni maturate dai previsori nelle fasi di determinazione del rischio valanghe SISTEMI ESPERTI L approccio svizzero ai sistemi esperti ha portato alla realizzazione di modelli basati sulla piattaforma CYBERTEK-COGENSIS abbinata a vari sottomodelli (MODUL, DAVOS 1-4 ecc.) Con questi sistemi è possibile definire il grado di pericolo (secondo la scala europea) nonché un indicazione dei pendii critici 6

7 SISTEMI ESPERTI PUNTI DI FORZA: Buoni risultati per la determinazione dei giorni con basso rischio valanghe Molte volte sono modelli interattivi e si possono seguire i processi di calcolo Ottimi per la formazione di giovani previsori PUNTI DI DEBOLEZZA: Difficoltà durante le giornate critiche (sovrastima) Impossibilità di simulare l INTUIZIONE dei previsori esperti Schweizer and Föhn, 1996 MODELLI NUMERICI o DETERMINISTICI Sono modelli che puntano alla simulazione del manto nevoso e della sua evoluzione. Vengono presi in esame i processi fisici che agiscono sul/nel manto nevoso. I dati di INPUT sono prevalentemente dati meteo. è un modello numerico unidimensionale che simula l evoluzione del manto nevoso nel tempo La neve è modellizzata come un materiale poroso nelle sue tre Componenti (ghiaccio, acqua, aria) suscettibile a deformazioni viscose irreversibili Il modello risolve le equazioni differenziali che governano i cambiamenti di massa ed energia usando il metodo degli elementi finiti Gli strati di neve sono definiti non solo in termini di altezza e densità, ma anche in termini di microstruttura Neve fresca, trasporto eolico e ablazione sono trattati come speciali condizioni di contorno 7

8 PRINCIPALI PROCESSI FISICI Flussi energetici Assestamento Cambiamenti di fase Circolazione acqua DATI INPUT: temperatura dell aria ( C) umidità relativa (%) velocità del vento (m/s) direzione del vento (0-360 ) radiazioni solari da onda corta incidenti e riflesse (W/m2) temperatura superficiale della neve ( C) temperatura dell interfaccia suolo-neve ( C) 3 valori di temperatura della neve misurati all interno del manto nevoso ( C) altezza della neve (cm) dati pluviometrici (mm) 8

9 FLUSSO DATI TEMPERATURA DELLA NEVE STRATIGRAFIA 9

10 DENSITA DUREZZA e RESISTENZA AL TAGLIO INDICI DI STABLITA 10

11 TRASPORTO EOLICO abbinato a modelli di previsione meteo (Bellaire et al. 2011) IN ITALIA è utilizzato da diversi centri valanghe Italiani (Aosta, Arabba, Bolzano, Torino) e altri centri si stanno muovendo per l installazione (Friuli e Lombardia) Le verifiche effettuate sulle simulazioni hanno evidenziato buone performance del modello (Monti et al., 2009; Cappelletti, 2009) 11

12 ALPINE 3D Il modello ALPINE-3D è composto a sua volta da un modello per simulare le direzioni del vento basato su un modello atmosferico ad alta definizione, un modello tridimensionale di trasporto eolico a elementi finiti, un modello per il calcolo del bilancio energetico e un modello per il manto nevoso Il tutto integrato su un modello digitale del terreno SISTEMI INTEGRATI Allo stato attuale il miglior approccio alla previsione valanghe consiste nell integrare le simulazioni numeriche dell evoluzione del manto nevoso su pendii tipici con i processi decisionali supportati da sistemi esperti. Questo approccio combinato (sistemi integrati) ha consentito di avvicinarsi alla soglia dell 80% di attendibilità nelle previsioni. SISTEMI INTEGRATI RAIFoS è il sistema svizzero utilizzato per la previsione regionale. Esso si basa: Sul modello statistico NXDREG per la previsione Su un sistema GIS per la rappresentazione grafica (BULLED) Su un editor testuale per la scrittura delle previsioni (REGBUL) 12

13 SISTEMI INTEGRATI SISTEMI INTEGRATI SISTEMI INTEGRATI Uno dei modelli più diffusi, per la gestione del pericolo all interno di comprensori sciistici, è NIVOLOG. Un modello statistico iniziale viene integrato con un modello esperto per stabilire un appropriato indice di stabilità e quindi un conseguente grado di pericolo valanghe. NIVOLOG è composto da tre distinti moduli: Un database Un modulo che permette la visualizzazione delle zone di distacco Un modulo per la visualizzazione di grafici riassuntivi dei risultati 13

14 SISTEMI INTEGRATI NIVOLOG include un modello di simulazione del pericolo di valanghe (secondo gli standard della scala europea). SAFRAN-CROCUS-MÉPRA Il sistema francese costituito dalla catena SAFRAN, CROCUS, MEPRA contiene in serie un modello meteorologico, un modello deterministico di evoluzione del manto nevoso e un modello esperto al fine di determinare il grado di pericolo di valanghe SAFRAN-CROCUS-MÉPRA SAFRAN: è una particolare applicazione del modello meteorologico francese ARPEGE. Il modello stima, a livello di massiccio e con cadenza oraria, i principali parametri che influiscono sull evoluzione del manto nevoso: temperatura dell aria umidità dell aria velocità del vento nuvolosità precipitazioni (neve e pioggia) radiazione solare 14

15 SAFRAN-CROCUS-MÉPRA CROCUS: modello deterministico dei processi fisici che agiscono sul/nel manto nevoso SAFRAN-CROCUS-MÉPRA Modellizzazioni su 6 versanti e ogni 300m di quota SAFRAN-CROCUS-MÉPRA MEPRA: è un sistema esperto che ricava, dalle simulazioni sull evoluzione del manto nevoso prodotte da CROCUS, alcune importanti caratteristiche meccaniche quali resistenza al taglio, durezza ecc. Dopo aver classificato i profili in base alle tipologie, il sistema consente di ricavare: la probabilità di distacco di valanghe spontanee (sulla base di 6 gradi) il tipo di valanghe la probabilità di distacco di valanghe a lastroni provocate da sciatori (sulla base di 4 gradi) 15

16 SAFRAN-CROCUS-SURFEX (Vionnet et al.; in press) PROBLEMATICHE LEGATE AI MODELLI LE SCALE Dobbiamo sempre essere sicuri che i dati utilizzati come input del modello, siano rappresentativi degli output richiesti. Problemi: 1: previsioni scala regionale 2: previsioni statistiche (non hanno una risoluzione spaziale) 3: previsioni puntuali CONFRONTO QUALITATIVO Confronto qualitativo tra un profilo simulato da e un profilo manuale (Staz. Plan Praz) (Cappelletti, 2009) 16

17 CONFRONTO QUALITATIVO CONFRONTO QUANTITATIVO VALUTAZIONE STATISTICA CLASSIFICAZIONE CORRETTA DELLA STABILITÀ CIRCA NEL 73% DEI CASI (from Schirmer et al., 2010) 17

18 VALUTAZIONE STATISTICA VERIFICA DEGLI OUTPUT DI STABILITA CLASSIFICAZIONE CORRETTA DELLA STABILITÀ NEL 76% DEI CASI (from Schweizer et al., 2006) METODO DELLE VARIABILI CRITICHE Variable or classifier Manual Difference in grain size (mm) % Failure layer grain size (mm) 1.25 > 0.6 Difference in hardness 2 1 Failure layer hardness 1 2 Failure layer grain type Persistent Persistent Slab thickness or failure layer depth (cm)

19 METODO DELLE VARIABILI CRITICHE METODO DELLE VARIABILI CRITICHE ATTENZIONE A COSA SI PARAGONA! MODELLI DI PREVISIONE della STABILITÀ e dell EVOLUZIONE del MANTO NEVOSO Grazie per l attenzione! Fabiano Monti monti@slf.ch Bormio, 14 maggio