La modellistica numerica alla scala locale

Transcript

1 La modellistica numerica alla scala locale Andrea Montani ARPA Emilia Romagna - Servizio Idro-Meteo-Clima Meteo Expo2015: un servizio meteorologico pubblico su misura Milano, 30 novembre 2015

2 Sommario Modellistica numerica previsionale: dove siamo Sistema previsionale di ensemble COSMO-LEPS: caratteristiche prodotti Prospettive future Meteo Expo2015: un servizio meteorologico pubblico su misura" - Milano, 30 novembre 2015

3

4 EUMETNET/SRNWP e NWP in Italia L Italia partecipa al Consorzio COSMO attraverso un accordo internazionale firmato dal Servizio Meteorologico dell AM

5 EUMETNET/SRNWP e NWP in Italia L Italia partecipa al Consorzio COSMO attraverso un accordo internazionale firmato dal Servizio Meteorologico dell AM

6 Coordinamento Nazionale sulla Modellistica Numerica Previsionale LAMI: cooperazione Nazionale (Arpa-ER, Arpa Piemonte,USAM) Modellistica Meteorologica ARPA-SIMC COSMO: Cooperazione Internazionale DPCN: supporto e coordinamento attraverso specifici accordi nazionali Modellistica Meteorologica Aeronautica Militare

7 Coordinamento Nazionale sulla Modellistica Numerica Previsionale LAMI: cooperazione Nazionale (Arpa-ER, Arpa Piemonte,USAM) Modellistica Meteorologica ARPA-SIMC COSMO: Cooperazione Internazionale DPCN: supporto e coordinamento attraverso specifici accordi nazionali Modellistica Meteorologica Aeronautica Militare COSMO-I7 7km COSMO-I2 2.8 km Deterministic forecasting CINECA Supercomputer ARPA SIMC LINUX cluster

8 Coordinamento Nazionale sulla Modellistica Numerica Previsionale LAMI: cooperazione Nazionale (Arpa-ER, Arpa Piemonte,USAM) Modellistica Meteorologica ARPA-SIMC COSMO: Cooperazione Internazionale DPCN: supporto e coordinamento attraverso specifici accordi nazionali Modellistica Meteorologica Aeronautica Militare COSMO I7 7km COSMO I2 2.8 km Deterministic forecasting COSMO-ME 7km COSMO-IT 2.8km CINECA Supercomputer ARPA SIMC LINUX cluster AM Computer Resources ECMWF

9 Coordinamento Nazionale sulla Modellistica Numerica Previsionale LAMI: cooperazione Nazionale (Arpa-ER, Arpa Piemonte,USAM) Modellistica Meteorologica ARPA-SIMC COSMO: Cooperazione Internazionale DPCN: supporto e coordinamento attraverso specifici accordi nazionali Modellistica Meteorologica Aeronautica Militare COSMO-I7 7km COSMO-I2 2.8 km RUC (2.8km, +18h) Deterministic forecasting Previsione a scadenza molto breve. Supporto alle fasi di monitoraggio durante le fasi di allerta di Protezione Civile. Assimilazione precipitazione stimata da rete radar. Frequenza tri-oraria.

10 Esempio di prodotto RUC (precipitazione su 3 ore)

11 L atmosfera è un sistema caotico La ricerca inerente lo studio del limite della predicibilità deterministica ha portato ad un approccio combinato di determinismo e probabilismo. L ENSEMBLE PREDICTION

12 L atmosfera è un sistema caotico La ricerca inerente lo studio del limite della predicibilità deterministica ha portato ad un approccio combinato di determinismo e probabilismo. L ENSEMBLE PREDICTION Model Errors Accounting for uncertainties associated to Analysis Numerical ErrorsForecast

13 Coordinamento Nazionale sulla Modellistica Numerica Previsionale LAMI: cooperazione Nazionale (Arpa-ER, Arpa Piemonte,USAM) Modellistica Meteorologica ARPA-SIMC COSMO: Cooperazione Internazionale DPCN: supporto e coordinamento attraverso specifici accordi nazionali Modellistica Meteorologica Aeronautica Militare COSMO-LEPS 16 membri 7km +132 ore Probabilistic forecasting Implementato, sviluppato e gestito operativamente da ARPA-SIMC per il consorzio COSMO

14 COSMO-LEPS ECMWF: present status d-1 d d+1 d+2 d+3 d+4 d+5 4 variables Z U V Q 3 levels hpa older EPS 00 younger EPS 12 Cluster Analysis and RM identification 2 time steps European area Complete Linkage COSMO- LEPS clustering area COSMO- LEPS Integration Domain suite runs as a time-critical application managed by ARPA-SIMC; runs at both 00 and 12UTC; x ~ 7 km; 40 ML; fc+132h; COSM0 v5.1 since 1 April 2015, computer time (54 million BUs for 2015) provided by the COSMO partners which are ECMWF member states.

15 Mappe probabilità Probabilità neve su 24h CORSA 00: ven 30/1/2015 VT: ore 00 ven 30/1 - ore 00 sab 31/1

16 Meteogrammi su punti-stazione

17 A.Montani Rose dei venti su punti stazione

18 Soglie su macro-aree (scacchiera) La regione E-R è divisa in 8 macro-aree di allertamento di simile estensione (~3000 km 2, 60 punti griglia) A.Montani

19 Il futuro: cosa?

20 Il futuro: cosa? Principalilineedisviluppo Sviluppare modelli in grado di fornire previsioni di qualità alla scala del km.

21 Il futuro: cosa? Principali linee di sviluppo Sviluppare modelli in grado di fornire previsioni di qualità alla scala del km. Sviluppare sistemi di ensemble per affrontare in modo adeguato il calo di predicibilità dovuto all aumento della risoluzione orizzontale.

22 Coordinamento Nazionale sulla Modellistica Numerica Previsionale LAMI: cooperazione Nazionale (Arpa-ER, Arpa Piemonte,USAM) COSMO: Cooperazione Internazionale DPCN: supporto e coordinamento attraverso specifici accordi nazionali LAMI EPS: componente probabilistica COSMO-ME EPS a scalamediterraneaa 5 km dirisoluzione(am) COSMO-IT EPS a scalanazionalea2.2 km dirisoluzione(arpa SIMC) + COSMO-LEPS (16 20 members,...)

23 Il futuro: cosa? Principali linee di sviluppo Sviluppare modelli in grado di fornire previsioni di qualità alla scala del km. Sviluppare sistemi di ensemble per affrontare in modo adeguato il calo di predicibilità dovuto all aumento della risoluzione orizzontale. Svilupparesistemidiassimilazionedatiin gradodifornireanalisiadeguateallascaladel km edin gradoditrarreilmassimobeneficiodalleretiosservativenon convenzionali(e.g. rete radar nazionale).

24 Considerazioni finali sullo sviluppo Il miglioramento del modello in senso deterministico deve proseguire per poter essere utilizzato alle scale sempre più dettagliate. (Allo stato attuale) non è possibile pensare di annullare gli errori /approssimazioni /imprecisioni che producono incertezza nella previsione. E necessario sviluppare ensemble nei quali tutte le tipologie di errori e tutte le approssimazioni siano rappresentati in modo appropriato. Tali ensemble dovranno essere ottimizzati per il loro utilizzo come supporto alle previsioni ma anche in quanto componente fondamentale nelle nuove tecniche di assimilazione dati. Meteo Expo2015: un servizio meteorologico pubblico su misura" - Milano, 30 novembre 2015

25 Grazie per l attenzione! Meteo Expo2015: un servizio meteorologico pubblico su misura" - Milano, 30 novembre 2015

26 EXTRA SLIDES Meteo Expo2015: un servizio meteorologico pubblico su misura" - Milano, 30 novembre 2015

27 Ensemble Prediction System Applicazione deterministica dell EPS Ottenere prodotti deterministici basati sull ensemble (e.g. altezza geop.500 hpa dall ensemble mean) Ottenere una valutazione dell errore da associare alla previsione deterministica (spread dell ensemble). Applicazione probabilistica dell EPS Avere scenari alternativi sull evoluzione dello stato dell atmosfera. Avere una probabilità di accadimento di un evento (e.g.superamento soglie di precipitazione).

28 Types of perturbations As for types and values, the results from CSPERT experimentation were followed (* denotes default values for COSMO v4.26 ): convection_scheme: Tiedtke* (members 1-8), IFS-Bechtold (members 9-16), tur_len (either 150, or 500*, or 1000), pat_len (either 500*, or 2000), crsmin (either 50, or 150*, or 200), rat_sea (either 1, or 20*, or 40), rlam_heat (either 0.1, or 1*, or 5), mu_rain : either 0.5* (with rain_n0_factor =0.1) or 0 (with rain_n0_factor =1.0), cloud_num (either 5x10^8* or 5x10^7).

29 Ranked Probability Skill Score: time series + seasonal scores (DJF) Useful forecast systems for RPSS > 0. Performance of the system assessed as time series and for the last 4 winters (DJF).

30 Previsione per domani nella zona xy Contributo deterministico: pioveranno 50 mm in 24 ore Contributoprobabilistico: la probabilità di superare la soglia di 50 mm in 24 ore sarà pari al 70% Meteo Expo2015: un servizio meteorologico pubblico su misura" - Milano, 30 novembre 2015

31 From: COSMO Science Plan Management Summary The strategic elements to achieve this goal are: conservative robust dynamical core; atmospheric and surface physics for convective scale; an ensemble prediction system for the convective scale; an ensemble-based data assimilation system for the convective scale; extension of the environmental prediction capabilities of the model; a verification and validation tool for the convective scale; use of massively parallel computer platforms and emerging new (heterogeneous) architectures;

32 Il futuro: come?

33 Meteo Expo2015: un servizio meteorologico pubblico su misura" - Milano, 30 novembre 2015

34 Meteo Expo2015: un servizio meteorologico pubblico su misura" - Milano, 30 novembre 2015