Guida per esperienze di laboratorio con misure raccolte dalle stazioni meteo

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1 Guida per esperienze di laboratorio con misure raccolte dalle stazioni meteo 1. Misure di Vento Obiettivi caratterizzazione degli anemometri installati sulle stazioni meteo DAVIS del DIFA stabilire la scala di rappresentatività delle misure di vento effettuate dalle stazioni meteo al DIFA (locale / urbana) messa a punto di un programma per la generazione automatica di grafici per la caratterizzazione della consistenza delle misure dei vari anemometri delle stazioni meteo presso il DIFA (ultimo mese di misure). Traccia e punti da discutere nella relazione Prima di tutto stabilisci: periodi di copertura delle misure delle varie stazioni meteo (seleziona ultima stagione) risoluzione delle misure di velocità e direzione vento intervallo di campionamento dei dati nei databases Filtraggio delle misure di vento. I criteri ufficiali sono: Il dato di velocità e direzione media del vento nel periodo di mediazione risulta incerto se: se la velocità del vento è negativa o è superiore a 25 m/s; la velocità del vento non varia per più di 0.1 m/s per 3 ore consecutive; la velocità del vento non varia per più di 0.5 m/s per 12 ore consecutive; la direzione del vento è negativa o superiore a 360 ; la direzione del vento non varia per più di 1 per 3 ore consecutive; la direzione del vento non varia per più di 10 per 18 ore consecutive. Quali di questi criteri possono ragionevolmente essere applicati alle misure di vento delle stazioni DAVIS del DIFA? Per l'analisi dati nell'esperienza, ignorare (o mediare) le misure con campionamento diverso da 30 min. Caratterizzazione stazioni meteo installate al DIFA Seleziona 1 periodo di osservazione (ed es. 1 o 2 mesi o una stagione) in cui siano presenti i dati di tutte le stazioni meteo da confrontare (DAVIS 01, 2B, 2C, Bologna Urbana): Le rose dei venti delle varie stazioni sono tra loro compatibili? Esiste una direzione di provenienza privilegiata o morta del vento per qualche stazione? Se sì, questa è compatibile con l'eposizione della stazione meteo? Tutte le stazioni forniscono dati rappresentativi della meteorologia urbana o qualche stazione fornisce dati rappresentativi solo del microclima esistente sul tetto del DIFA? Costruisci gli istogrammi dei dati di velocità per evidenziare possibili disparità nella velocità di avvio, nei valori medi e nelle deviazioni standard. Climatologia urbana Usando i soli dati della stazione Bologna Urbana, seleziona 4 periodi di osservazione corrispondenti alle 4 stagioni. Costruisci le rose dei venti. Il comportamento medio dei venti è diverso a seconda della stagione? Per una stagione stabilita, prova a separare i dati giorno / notte. Esiste una differenza giorno/notte?

2 2. Misure di temperatura Obiettivi dell'esperimento: 1. Stabilire se ci sono dei sensori delle DIFA che devono essere sostituiti/manutenuti oppure se si possono ricalibrare applicando una trasformazione lineare tipo: T = a * Tm + b 2. Se tale correzione non è possibile, stabilisci se l'accordo tra le varie stazioni meteo dipende da altre variabili, come ad esempio l'umidità dell'aria e la velocità del vento. 3. Stabilire se il posizionamento delle stazioni DAVIS 1 e DAVIS 2B è accettabile oppure no per la misura di T out, stabilire la scala della rappresentatività dei dati: urbana o solo locale? Confrontare con Bologna Urbana (ARPA) 4. Stabilire se lo schermo solare ventilato produce un effetto visibile sulle misure (accordo diverso giorno / notte?) 5. Costruire un programma / script da far girare su Linux, che generi dei grafici diagnostici che caratterizzino l'accordo delle misure di T fatte dalle varie stazioni meteo. Traccia: Seleziona un campione di dati in modo che, possibilmente: contenga sufficiente variabilità di temperatura, vento, umidità e radianza solare; siano presenti dati validi di tutte e tre le satzioni meteo. Nella selezione, scarta i dati di temperatura < -20 C e > 50 C. a) Confronta i valori medi orari (o ½ ora) di DAVIS 1 e 2C con DAVIS 2B (riferimento). Assumendo i dati DAVIS 2B come riferimento, si possono correggere i dati delle stazioni 2B e 2C con una trasformazione lineare? In caso negativo, stabilisci se le discrepanze (01-2B) e (2C-2B) sono correlate con le seguenti variabili misurate dalla stazione 2B: umidità, radiazione solare totale, velocità del vento. E' possibile discriminare l'effetto dello schermo solare presente nella DAVIS 01 e 2B, oppure le discrepanze sono da attribuire ad altri fattori come l'invecchiamento o la sporcizia accumulata sui sensori? Nota che se l'accordo è diverso tra giorno e notte (a parità di vento e umidità) potrebbe essere un effetto dello schermo solare ventilato che è spento di notte. Se l'accordo è diverso in periodi con riscaldamento OFF oppure ON potrebbe esserci un problema di esposizione, specialmente per la DAVIS 2C che è vicina al casottino servizi sul tetto. b) Confronta i valori medi orari di temperatura DAVIS 2B con dati dello stesso periodo estratti dalla rete ARPA. Stabilisci se le misure della DAVIS 2B sono rappresentative dell'ambiente urbano di Bologna.

3 3. Misure di pressione Obiettivi dell'esperimento: 1. Caratterizzare l'accordo tra i valori di pressione misurati dalle varie stazioni DAVIS e anche l'accordo con i valori misurati dalla stazione di Bologna Urbana (ARPA). 2. Capire se i valori di pressione nell'archivio ARPA sono stati ridotti al livello del mare. 3. Capire se ci sono dei sensori delle DIFA che devono essere sostituiti oppure se si possono ricalibrare applicando una trasformazione lineare: P = a * Pm + b Traccia: Per obiettivo 1. : sleziona i dati relativi a un periodo di misura con sufficiente variabilità di pressione (ad esempio un inverno). Caratterizza le differenze delle le medie sui 30 min. di DAVIS 01 e 2C rispetto a DAVIS 2B. Caratterizza le differenze delle medie orarie di DAVIS 2B rispetto ad analoghi dati ARPA di Bologna. Le differenze possono essere corrette con una funzione lineare? Il valore di b è compatibile con una mancata riduzione al livello del mare dei dati della stazione ARPA? 4. Misure di precipitazione e taratura di un pluviometro Obiettivi: Imparare a tarare un pluviometro in laboratorio Stabilire se i pluviometri delle stazioni DAVIS del DIFA sono da ri-tarare. Stabilire se la precipitazione stagionale fornita dalle DAVIS 1 / 2B / 2C è rappresentativa del clima urbano di Bologna (confronto con ARPA). Le tre stazioni meteo DAVIS sul tetto del DIFA dovrebbero fornire la stessa precipitazione: stagionale / mensile / annuale / totali dei temporali. Il pluviometro della stazione DAVIS 2C è stato calibrato a diverse riprese in passato, mentre i pluviometri delle DAVIS 1 e 2B sono stati calibrati in fabbrica e sono garantiti per 0.2 mm / scatto (v. tolleranza nelle specifiche, però l'installazione della DAVIS 1 risale ormai a Settembre 2012 e della DAVIS 2B a Giugno 2015). Stabilisci se i pluviometri delle stazioni DAVIS 1 e 2C sono da ri-tarare, sulla base del confronto con DAVIS 2B, assumendo una corretta esposizione delle DAVIS e precipitazioni uniformi sul tetto del DIFA. Per vedere se la precipitazione fornita dalle DAVIS è rappresentativa del dato urbano di Bologna, occorre confrontare con la precipitazione (annuale o stagionale) misurata da altre stazioni ARPA a Bologna. Da notare che la precipitazione è molto variabile da zona a zona, quindi il confronto va fatto su un periodo di integrazione abbastanza lungo.

4 4.1 Calibrazione di un pluviometro DAVIS Indichiamo con D il diametro (interno) della bocca (circolare) del pluviometro, (da misurare, ma circa pari a 16.5 cm = 165 mm). Ognuno dei due cucchiai della bascula si deve svuotare dopo che sono caduti h = 0.2 mm di pioggia. Questa precipitazione corrisponde a un volume V h di acqua entrato nel pluviometro, pari a: V h = h * p * (D/2) 2 0.2mm * * (165mm/2) 2 = mm ml (*) Per ciascun lato della bascula, regola la corrispondente vite di registrazione in modo che la bascula si ribalti (svuoti) dopo che sono stati versati circa 4.3 ml di acqua. Per questa operazione è necessario stare sopra a un secchio, mettere il pluviometro in bolla e versare l'acqua molto lentamente (vedi datasheet DAVIS). Dopo questa operazione e dopo aver capito a che volume d'acqua corrisponde un giro di vite di regolazione, fai una calibrazione più fine versando nel collettore una quantità di acqua corrispondente a circa 20 mm di pioggia (100 ribaltamenti della bascula, circa ml). Il volume di acqua da versare nel collettore del pluviometro, necessario per ottenere 100 ribaltamenti della bascula, deve essere determinato in base alla massa: V = m /. Quindi pesiamo il contenitore con l'acqua prima e dopo aver versato nel pluviometro l'acqua necessaria per 100 ribaltamenti. Verifica che per l'acqua di rubinetto si possa approssimare = 1g/cm 3. Se la quantità di acqua necessaria per 100 ribaltamenti della bascula non corrisponde al volume atteso, allora regola le viti della bascula di conseguenza. Nota che non occorre una regolazione estremamente fine: se V h non risulta esattamente uguale al valore desiderato si può applicare un fattore correttivo alle letture del pluviometro. L'importante è conoscere V h con precisione, in modo che il fattore correttivo applicato alle letture risulti anch'esso determinato con precisione adeguata. Nella relazione determina il valore ottenuto per h dopo la calibrazione (specificandone l'errore). (*) Ricalcola il valore di V h in base al valore misurato per D.

5 5. Esperienza in laboratorio con i dati di radiazione totale e UV in lab. Obiettivi: caratterizzazione accuratezza dei sensori di radiazione totale e UV delle DAVIS*@DIFA, confronto con le specifiche del costruttore. Verifica della legge del coseno. Verifica dell'ordine di grandezza dell'irradianza annuale. Traccia: Seleziona i dati delle DAVIS*@DIFA relativi ad una settimana estiva (quando la radiazione è più alta ed è anche più importante conoscere l'indice UV). Seleziona anche i dati relativi alla stessa settimana e relativi ad una stazione ARPA a Bologna. Verifica la calibrazione dei sensori 1 e 2C rispetto a DAVIS 2B e anche di DAVIS 2B rispetto ad ARPA. E' necessario / utile applicare un fattore di scala e/o un offset a qualche sensore? Usando un programmino FORTRAN sul PC di lab. (oppure cerca in internet) calcola il solar zenith angle (SZA) per la posizione del DIFA e ora corrispondente alle misure selezionate e verifica se è rispettata la legge del coseno per i sensori di radiazione totale e UV DAVIS*@DIFA Con i dati di radiazione di un intero anno (DAVIS 1), prova a calcolare l'integrale dell'irradianza annuale, (in kwh/m 2 ) e vedi se l'ordine di grandezza corrisponde a quello mostrato nella mappa mostrata a lezione (vedi slides su misure di radiazione ).

6 6. Misure di umidità relativa 6.1 Analisi dei dati di umidità esterna Seleziona un insieme di dati in cui il valore dell'umidità esterna varia abbastanza (vedi DAVIS 2B). Confronta le misure delle DAVIS tra di loro e con ARPA. Fai confronti aiutandoti con scatter plots, etc. come già fatto per le altre variabili. Nel programmino che genera dati diagnostici sul funzionamento delle stazioni meteo aggiungi grafici relativi alle misure di umidità esterna delle stazioni meteo. Domande: Accuratezza e precisione sono entro le specifiche della DAVIS? Entro le specifiche WMO? Si possono ri-calibrare i sensori delle DAVIS 01 e 2C con una funzione lineare?? 6.2 Misura dell'umidità con psicrometri (di Assmann e auto-costruiti) Verificare pulizia delle sonde di temperatura dello psicrometro (autocostruito), verificare la velocità del flusso di aria aspirato dal ventilatore consultando le specifiche del ventilatore. Stima dell'errore sulla pressione misurata dal sensore dello psicrometro. Precisione: calcolo standard deviation di un insieme di misure di p (quanto lungo deve essere il tempo di acquisizione?). Accuratezza: confronto con i sensori DAVIS (non corretti per la quota). Stima dell'errore sulle t misurate dai sensori dello psicrometro. Stima di RH con lo psicrometro. Confrontare i risultati ottenuti con il programma labview e quelli ottenuti con la formula WMO da implementare in un piccolo programma per PC (excel). Calcolare la propagazione degli errori attraverso la formula WMO e, se necessario, propagare separatamente errori di precisione e accuratezza. Confrontare la stima di RH dello psicrometro con quella data dallo psicrometro di Assmann e valutare l'accuratezza dello psicrometro autocostruito. Confrontare le misure di umidità del sensore nella console della stazione meteo con quelle dello psicrometro, stabilire precisione e accuratezza delle misure effettuate dalle stazioni meteo e stabilire se queste sono compatibili con le specifiche del WMO.

7 WMO requirements for relative humidity measurements