IMPLEMENTAZIONE E VALIDAZIONE DI UN MODELLO DI PREVISIONE E REANALISI DEL MOTO ONDOSO PER IL MEDITERRANEO OCCIDENTALE

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1 XXXIII Convegno Nazionale di Idraulica e Costruzioni Idrauliche Brescia, 5 settembre 22 IMPLEMENTAZIONE E VALIDAZIONE DI UN MODELLO DI PREVISIONE E REANALISI DEL MOTO ONDOSO PER IL MEDITERRANEO OCCIDENTALE L. Mentaschi, G. Besio, F. Cassola 2 & A. Mazzino 2 () Dipartimento di Ingegneria delle Costruzioni dell Ambiente e del Territorio, Università di Genova, Italia, lorenzo.mentaschi@unige.it, giovanni.besio@unige.it (2) Dipartimento di Fisica, Università di Genova, Italia, cassola@fisica.unige.it, andrea.mazzino@unige.it SOMMARIO Nel presente contributo vengono presentati i risultati di uno studio sulle prestazioni del modello WAVEWATCH III (WWIII) nel bacino del Mediterraneo Occidentale. L implementazione del modello è stata realizzata utilizzando l approccio proposto da (Ardhuin et al., 28) che prevede l impiego dei termini sorgente di ultima generazione. La validazione del modello è stata realizzata facendo riferimento a otto casi studio relativi a mareggiate particolarmente severe verificatesi nel bacino settentrionale del Tirreno (Mar Ligure), negli ultimi venticinque anni. L analisi delle prestazioni di diverse parametrizzazioni per la descrizione dei termini sorgente è stata resa possibile da un confronto tra i risultati delle simulazioni numeriche e i dati registrati dalle boe della Rete Ondametrica Nazionale (RON). In particolare le simulazioni sono state effettuate utilizzando le parametrizzazioni di (Tolman & Chalikov, 996) e (Bidlot et al., 25), mentre una analisi di sensibilità di dettaglio è stata dedicata alla parametrizzazione ACC35 introdotta da (Ardhuin et al., 29 b). Nei casi esaminati, le simulazioni realizzate con ACC35 risultano maggiormente accurate rispetto a quelle realizzate con altre parametrizzazioni. Inoltre variazioni parametriche della ACC35 non portano a un miglioramento significativo della qualità della simulazione. Infine, l indagine nello spazio dei parametri è stata svolta prendendo in considerazione due diverse gamme spettrali, per analizzare l effetto dell inclusione delle frequenze più alte. L allargamento della gamma spettrale verso le alte frequenze non ha portato a un miglioramento della qualità delle simulazioni. INTRODUZIONE Al perfezionamento dei modelli spettrali di terza generazione e dei loro termini sorgente corrisponde un continuo aumento di qualità nelle simulazioni numeriche della dinamica delle onde. Per quanto riguarda il modello WAVEWATCH III (WWIII), sviluppato presso il NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration), un significativo progresso è stato ottenuto da (Ardhuin et al., 28), con l introduzione e la messa a punto di nuovi termini sorgente di crescita e smorzamento dell onda. Questi termini si ispirano a quelli già presenti nel modello WAM operativo presso lo European Center for Medium-range Weather Forecasts (ECMWF), sviluppati da (Bidlot et al., 25) e sono basati sulla teoria di (Miles, 957) modificata da (Janssen, 982), per quanto riguarda la descrizione della crescita dell onda. Per quanto concerne il

2 L. Mentaschi, G. Besio, F. Cassola, A. Mazzino contributo di dissipazione essi si basano sulla formulazione semiempirica dell impulso casuale (random pulse) di (Hasselmann, 974), estesa da (Komen et al., 984), e sul termine a spettro di saturazione (saturation spectrum) ideato da (Phillips, 985). È inoltre stato introdotto un innovativo termine di smorzamento dello swell in funzione della velocità d attrito del vento (drag velocity). Il confronto tra i risultati di simulazioni ottenute utilizzando i nuovi termini sorgente e i dati provenienti da satelliti e boe mostrano un evidente miglioramento della qualità delle simulazioni su scala globale. Tuttavia la dinamica delle onde, in bacini chiusi come quelli presenti nel Mar Mediterraneo, presenta caratteristiche differenti rispetto alla dinamica delle onde oceaniche. In particolare nell oceano la dinamica appare dominata dallo swell, mentre in bacini di estensione limitata generalmente prevale la crescita locale dell onda dovuta all azione del vento (Ardhuin et al., 27). Un altro problema è rappresentato dalla complessa orografia delle coste mediterranee, che rende più difficoltosa l analisi dei dati di vento da parte dei modelli meteorologici. Infatti i modelli meteorologici globali tendono generalmente a sottostimare i venti sul bacino Mediterraneo, inducendo di conseguenza una generale sottostima nella crescita dell onda (Ardhuin et al., 27). Tali differenze rispetto alla dinamica oceanica suggeriscono quindi l opportunità di realizzare una verifica accurata delle prestazioni dei modelli spettrali di terza generazione sviluppati secondo l approccio di (Ardhuin et al., 28) in un contesto di bacino chiuso quale il Mediterraneo Occidentale. Nel presente contributo viene presentata una serie di simulazioni numeriche su scala mediterranea di una selezione di otto casi studio corrispondenti a mareggiate verificatesi nel bacino dell alto Tirreno. Il modello numerico utilizzato è WWIII configurato sia per l uso dei termini sorgente di (Tolman & Chalikov, 996), sia per l uso dei nuovi termini sorgente di (Ardhuin et al., 28). La forzante dei venti è stata simulata utilizzando il modello Weather and Research Forecasting (WRF) per tutti i casi studio, mentre per un caso particolare (mareggiata del Novembre 2) è stata impiegata anche la forzante meteorologica ottenuta con il modello BOLAM (Buzzi et al., 994) operativo presso il Centro Funzionale Meteo-Idrologico di Protezione Civile della Regione Liguria gestito dall Agenzia Regionale per la Protezione dell Ambiente Ligure (ARPAL). Sui casi studio simulati è stata realizzata un analisi di sensibilità nello spazio dei parametri coinvolti nella modellazione dei termini sorgente, partendo dalla configurazione di riferimento ACC35 (Ardhuin et al., 29 a), con l obiettivo di chiarire se, per i casi studio in esame, variazioni dei valori dei parametri possano portare a risultati migliori rispetto a quelli ottenuti utilizzando la parametrizzazione ACC35. L indagine è stata quindi ripetuta considerando uno spettro ampliato verso le alte frequenze, alle quali, secondo la teoria di (Miles, 957) il trasferimento energetico vento-mare risulta maggiormente efficace. La bontà delle simulazioni numeriche degli eventi di mareggiata presi in esame è stata valutata tramite una serie di indicatori di errore tra i valori delle grandezze simulate con WWIII e le grandezze osservate in campo. In particolare per le misure di campo sono state utilizzate le rilevazioni delle boe della Rete Ondametrica Nazionale (RON) per l altezza d onda significativa (H s ), il periodo medio (T m ) e la direzione media di propagazione (dir). Per ogni simulazione realizzata sono stati calcolati gli scostamenti rispetto alle misure rilevate dalle boe della rete RON tramite l utilizzo degli indici di distorsione (bias), dispersione (scatter index), errore quadratico me-

3 Implementazione di un modello previsionale del moto ondoso nel Mediterraneo Occidentale dio (MSE) e correlazione (corr). Per la valutazione dell affidabilità complessiva del modello numerico è stata infine utilizzata una misura dell errore totale che somma quadraticamente gli errori normalizzati di altezza significativa, periodo medio e direzione media. La valutazione degli indici di errore è stata realizzata considerando quattro diversi gruppi di boe. Il primo gruppo corrisponde alla totalità delle boe rese disponibili dalla rete RON, mentre gli altri tre gruppi sono stati definiti in base ai bacini principali d Italia, ovvero il Tirreno, lo Ionio e l Adriatico. 2 DOMINIO DI INTEGRAZIONE E CASI STUDIO CONSIDERATI Il modello WWIII è stato integrato su un unica griglia avente risoluzione di circa km, estesa su tutto il Mediterraneo Occidentale. Dal dominio sono stati esclusi il Golfo della Sirte a sud e il Mediterraneo Orientale a est della Grecia. Il dominio di calcolo è riportato in figura. L integrazione non è stata estesa a tutto il Mar Mediterraneo per motivi di carattere computazionale e poichè l obiettivo dello studio era di ottimizzare un modello di generazione/previsione del moto ondoso per il Mediterraneo Occidentale. Per le batimetrie sono stati utilizzati i dati ETOPO, distribuiti dal NOAA, aventi risoluzione di. Figura. Dominio di integrazione utilizzato per WWIII. La valutazione delle simulazioni è stata realizzata considerando quattro diversi gruppi di boe. Il primo gruppo corrisponde alla totalità delle boe rese disponibili dalla rete RON nella finestra temporale di ogni caso studio, mentre gli altri tre gruppi sono stati definiti in base al bacino di appartenenza. Nella tabella sono riportate le mareggiate utilizzate come casi studio, il relativo orizzonte temporale e i gruppi di boe configurati per ciascuna mareggiata. Le due gamme spettrali considerate hanno entrambe frequenza minima f min =.67Hz, corrispondente a un periodo di circa 5s, e in entrambe le gamme le frequenze successive sono separate da un fattore.. La prima gamma considera 25 frequenze, quindi la frequenza massima risulta circa.72hz. La seconda gamma considera 3 frequenze, quindi la frequenza massima risulta circa.6hz. Lo spettro

4 L. Mentaschi, G. Besio, F. Cassola, A. Mazzino MAREGGIATA DATA INIZIO DATA FINE BOE TIRRENICHE BOE IONICHE BOE ADRIATICHE Febbraio 99 24/2/99 5/3/99 AL, SP, PZ CT, CRO MN, OR Dicembre /2/999 29/2/999 AL, CTR, SP, PZ CT, CRO MN, OR Novembre 2 //2 //2 AL, CTR, SP, PZ CT, CRO, MZ AN, MN, OR Febbraio 24 9/2/24 27/2/24 AL, CTR, SP, PZ CT, CRO, MZ MN, OR Gennaio 2 26//2 5//2 CA, CTR, SP, PA, PZ CRO, MZ AN, MN, OR Febbraio 2 5/2/2 23/2/2 AL, CA, CC, CTR, SP, PA, PZ CT, CRO, MZ AN, MN, OR Marzo 2 24/3/2 4/4/2 AL, CA, CC, CTR, SP, PA, PZ CT, CRO AN, MN, OR Novembre 2 2//2 //2 AL, CA, CTR, CV, SP, PA, PZ CT, CRO, MZ AN, MN Tabella. Casi studio, orizzonti temporali e gruppi di boe configurati. Le sigle indicano le boe ondametriche: AL = Alghero, AN = Ancona, CA = Cagliari, CT = Catania, CC = Capo Comino, CRO = Crotone, CTR = Cetraro, CV = Civitavecchia, MN = Monopoli, MZ = Mazara, OR = Ortona, PA = Palermo, PZ = Ponza, SP = La Spezia. bidimensionale è stimato da WWIII su 24 differenti direzioni per ambedue le gamme spettrali considerate. 2. I dati di vento La forzante di vento necessaria per le simulazioni effettuate con WWIII consiste in campi di vento a m, ottenuti per tutte le mareggiate utilizzando il modello a mesoscala di ultima generazione WRF-ARW, versione L applicazione di un modello a mesoscala ad alta risoluzione permette una migliore rappresentazione delle forzanti dovute alle caratteristiche topografiche e della dinamica dei processi fisici che si verificano su scale più piccole. Per il modello WRF è stato definito un unico dominio di integrazione di 328x265 punti, ricoprendo il Mediterraneo Centrale e Occidentale con una risoluzione di km. I dati topografici sono stati ricavati interpolando i dati USGS, aventi risoluzione di2. Le condizioni iniziali per il modello WRF sono state generate a partire dalla base dati di reanalisi di terza generazione CFSR (Climate Forecast System Reanalysis) (Saha et al., 2), resa disponibile da NCEP (National Center for Environmental Prediction). Per ognuno dei casi studio precedentemente menzionati abbiamo effettuato un insieme di simulazioni ognuna su un orizzonte temporale di 24 ore, aggiornando i dati di analisi all inizio di ogni simulazione e le condizioni al contorno ogni 3 ore. I risultati sono stati salvati con cadenza oraria. Lo stesso procedimento è stato realizzato per ogni mareggiata, tranne che per la più recente (Novembre 2). In questo caso le condizioni iniziali sono state ottenute dal modello operazionale Global Forecast System (GFS) avente risoluzione.5, a causa dell indisponibilità dei dati CFSR. L approccio descritto genera inevitabilmente delle discontinuità nei campi di vento simulati ogni 24 ore, ma reputiamo che questo nel presente contesto sia un difetto trascurabile, dato che l influenza di queste discontinuità sulle onde è ragionevolmente piccola a causa della risposta ritardata alla forzante di vento e all inerzia del sistema. Effettuare un unica simulazione su un orizzonte temporale di più giorni introdurrebbe un errore maggiore nei campi di vento, dato che simulazioni troppo estese nel tempo portano a progressivi scostamenti dalla realtà.

5 Implementazione di un modello previsionale del moto ondoso nel Mediterraneo Occidentale 3 TERMINI SORGENTE E INDAGINE DI SENSIBILITÀ DEI PARAMETRI I termini sorgente considerati in questo studio sono quelli di crescita e dissipazione sviluppati da (Ardhuin et al., 28). Per una spiegazione dettagliata della fisica del modello, dei termini sorgente in questione e del significato dei loro parametri si fa riferimento a (Ardhuin et al., 28), a (Ardhuin et al., 29 b) e al manuale di WWIII disponibile sul sito internet del NOAA (Tolman, 29). L indagine di sensibilità è stata effettuata facendo variare ciascun parametro in un intervallo centrato sul valore di riferimento, mantenendo tutti gli altri al valore corrispondente alla parametrizzazione ACC35, ottenendo così un numero totale di combinazioni dei parametri pari a 4. È stato quindi realizzato un confronto tra i risultati ottenuti con i termini sorgente di (Ardhuin et al., 28) con parametrizzazione ACC35 e i risultati ottenuti mediante i termini sorgente e parametrizzazioni più noti e diffusi in ambito previsionale, realizzando diverse simulazioni con i termini sorgente introdotti da (Tolman & Chalikov, 996) e con quelli di (Ardhuin et al., 28) con parametrizzazione BAJ (Bidlot et al., 25). Quest ultima configurazione è molto simile alla parametrizzazione cycle 4 sviluppata da (Janssen et al., 994) per il modello WAM. 4 INDICATORI DI ERRORE Per ogni simulazione realizzata sono stati calcolati gli scostamenti rispetto alle misure rilevate dalle boe della rete RON tramite l utilizzo dei seguenti indici di errore (nel seguito cons i verranno indicate le grandezze simulate con Wave Watch III e con O i si indicheranno le grandezze osservate in campo tramite la RON): Indice di dispersione o Scatter Index SI SI = N (Si Oi)2 i= N i= O2 i Radice dell errore quadratico medio o Varianza interna o Root Mean Square Error (RMSE) Distorsione o Bias BI Correlazione CORR RMSE = BI = N (Si Oi)2 i= N () (2) N (Si Oi) i= N (3) i= Oi CORR = cov(si,oi) var(o i) var(s i) Si noti che le misure SI e BI rappresentano un errore normalizzato sull osservazione media. È da sottolineare come, nel caso del calcolo della direzione di propagazione del moto ondoso, queste due misure non presentino una valenza univoca a seconda del valor medio dell angolo, in quanto quest ultimo dipende dalla scelta del sistema di riferimento. Pertanto è stato considerato più rigoroso e opportuno normalizzare l errore della direzione con l angolo giro (36 ). (4)

6 L. Mentaschi, G. Besio, F. Cassola, A. Mazzino 5 RISULTATI E DISCUSSIONE In linea del tutto generale possiamo dire che nel confronto tra termini sorgente e parametrizzazioni di riferimento, le simulazioni realizzate utilizzando i termini sorgente di (Ardhuin et al., 28) con parametrizzazione ACC35 hanno prestazioni migliori sia di quelle ottenute coi termini sorgente di (Tolman & Chalikov, 996), sia di quelle ottenute con la parametrizzazione BAJ. Questo fatto è particolarmente evidente se si confrontano risultati ottenuti per l altezza significativa dell onda. Nella tabella 2 sono riportati i valori di bias dell altezza significativa per i vari set di boe. Si vede che le simulazioni effettuate con (Tolman & Chalikov, 996) e con parametrizzazione BAJ sono caratterizzate da rilevanti bias negativi, a differenza di quelle effettuate con ACC35. Anche il diagramma di Taylor (Taylor, 2) in figura 2 mostra che soprattutto i termini sorgente di Tolman-Chalikov tendono a sottostimare l altezza significativa dell onda: in ascissa è rappresentata la correlazione tra le simulazioni e le osservazioni, mentre in ordinata il rapporto tra le deviazioni standard delle serie simulate e osservate. Dal diagramma si vede che utilizzando i termini sorgente di Tolman- Chalikov si ottiene una correlazione osservazioni-risultati lievemente maggiore, ma un rapporto tra le deviazioni standard molto inferiore. CONFIGURAZIONE TUTTE LE BOE BOE TIRRENICHE BOE IONICHE BOE ADRIATICHE ACC BAJ Tolman-Chalikov Tabella 2. Confronto tra gli indici di distorsione (bias) su altezza significativa dell onda relativi alle parametrizzazioni ACC35, BAJ, e ai termini sorgente di Tolman-Chalikov. I dati sono relativi ai differenti set di boe considerati. Dev. Standard Coe f.8 f d i Co r r e l az.4.7 Tolman Chalikov BAJ ACC i one.95.2 Figura 2. Diagramma di Taylor su altezza significativa dell onda. Sono messe a confronto le parametrizzazioni ACC35, BAJ, e i termini sorgente di Tolman-Chalikov. I dati sono relativi a tutte le boe considerate. RMSD.2.99 Le simulazioni numeriche condotte con ACC35 presentano valori molto prossi-

7 Implementazione di un modello previsionale del moto ondoso nel Mediterraneo Occidentale mi alle osservazioni di campo soprattutto nel bacino Tirreno, dove si sono verificate le condizioni di moto ondoso maggiormente gravose. Per quanto riguarda i risultati relativi agli altri bacini, è necessario analizzare le possibili cause di discrepanza tra i risultati e le misure di campo. Per quanto riguarda il mar Ionio, una fonte di incertezza delle simulazioni numeriche è ascrivibile all esclusione di una parte rilevante del fetch dal dominio di integrazione. Tale semplificazione risulta evidente in alcuni eventi (Novembre 2, Febbraio 24, Febbraio 2, Marzo 2) per i quali l indice bias presenta valori negativi per quanto riguarda i valori dell altezza d onda significativa: la crescita dell onda complessiva viene sottostimata poiché la formazione e crescita delle mareggiate nel Golfo della Sirte e ad est della Grecia non vengono tenute in conto. L analisi sul bacino Adriatico, che appare affetta da errori più consistenti rispetto a quelli rilevati nel Tirreno, come noto, presenta particolari problematiche dovute alle caratteristiche morfologiche del bacino e alla complessità dell orografia che lo circonda. Le sue dimensioni ristrette rendono infatti quasi assente la componente dell onda dovuta allo swell e, inoltre, la natura improvvisa e limitata nel tempo degli eventi meteorologici che lo caratterizzano fa sì che variazioni anche modeste delle strutture meteorologiche portino a scarti anche significativi delle simulazioni del moto ondoso rispetto ai dati misurati in campo (Bertotti e Cavaleri, 29). L analisi di sensibilità ha evidenziato come il set della parametrizzazione di riferimento ACC35 risulta essere adeguata alla realizzazione di simulazioni numeriche delle condizioni del moto ondoso nel Mediterraneo Occidentale. Inoltre, come è possibile osservare in figura 3, dove sono riportati i diagrammi di Taylor (Taylor, 2) per le diverse simulazioni utilizzando le diverse combinazioni parametriche, variazioni dei valori dei parametri non migliorano in modo significativo la qualità dei risultati. In particolare nei diagrammi di Taylor i punti blu rappresentano i risultati della parametrizzazione di riferimento ACC35 per i diversi gruppi di boe considerati, mentre gli altri punti rappresentano i risultati ottenuti con le altre combinazioni parametriche. È possibile osservare come per le boe tirreniche e ioniche la posizione di ACC35 è molto prossima alla linea che corrisponde al rapporto unitario tra le deviazioni standard, mentre i risultati per il gruppo di boe dell Adriatico si discostano in maniera abbastanza significativa. Nel diagramma relativo all altezza significativa (pannello di sinistra della figura 3), per le boe ioniche il punto corrispondente ad ACC35 è leggermente spostato verso il centro, segno di una leggera sottostima della crescita dell onda dovuta all assenza di parte del fetch dal dominio di integrazione. Infine si rileva come nel diagramma di altezza significativa le misure riguardanti il gruppo comprendente tutte le boe si collochino molto vicino alle misure relative alle boe tirreniche. Ciò è dovuto alla maggiore quantità di dati provenienti dal bacino Tirreno rispetto ai bacini Adriatico e Ionico (le boe installate nel Mar Tirreno sono più numerose, come si può vedere dalla tabella ). Inoltre, le condizioni di moto ondoso particolarmente intenso presenti nel Mar Tirreno fanno sì che i dati provenienti da questo bacino incidano maggiormente sulle misure di errore quali la correlazione e la deviazione standard. L utilizzo dello spettro ampliato verso le alte frequenze non ha portato benefici in quanto le simulazioni eseguite con lo spettro a 25 frequenze presentano risultati sempre leggermente migliori rispetto a quelle eseguite con lo spettro ampliato. Tale comportamento porebbe essere dovuto ai noti difetti dell approssimazione Discrete Interaction Approximation (DIA) utilizzata nei modelli d onda di terza generazione

8 L. Mentaschi, G. Besio, F. Cassola, A. Mazzino.5..5 Co e f f d i Co.5..5 Co e f f d i Co tutte le boe tirreno adriatico ionico Dev. Standard.5 D S.5.7 r r e l.8 a z.9.95 i on e Dev. Standard.5 D S.5.7 r r e l.8.9 a z i on e.95 R M.99 Figura 3. Diagrammi di Taylor ottenuti dalle le simulazioni delle mareggiate utilizzando diverse parametrizzazioni. Il punto blu indica la parametrizzazione ACC35. Sinistra: Altezza d onda significativa H s. Destra: Periodo medio T m. R M.99 per rappresentare le interazioni non lineari onda-onda. Questa approssimazione, introdotta per motivi prestazionali, considera, amplificandole, un sottoinsieme delle interazioni possibili, col risultato che, soprattutto alle frequenze alte, il passaggio di energia dalle onde corte alle onde lunghe risulta sovrastimato (Cavaleri, 29). L estensione della gamma spettrale a frequenze più alte potrebbe quindi aumentare l errore della DIA nella stima della cascata di energia verso le basse frequenze. 5. La forzante meteorologica Nelle simulazioni numeriche della generazione del moto ondoso una delle principali fonti d errore è data dall incertezza dei dati di vento in ingresso. Per questo motivo, per il caso studio corrispondente alla mareggiata del Novembre 2 sono state analizzate le prestazioni del modello utilizzando anche i dati di vento simulati mediante il modello BOLAM operativo presso il centro meteo dell ARPAL. In figura 3 è riportato l andamento temporale delle diverse caratteristiche del moto ondoso (altezza d onda significativa H s, periodo medio T m e direzione di propagazione dir) ottenuto rispettivamente dalle misure della boa di La Spezia (linea-punto rossi), dalla simulazione forzata con BOLAM (triangolo blu) e da quella forzata con WRF (quadrato verde). Si sottolinea che per la mareggiata di Novembre 2 WRF è stato inizializzato utilizzando i dati previsionali GFS anziché quelli di reanalisi CFSR. È dunque ragionevole supporre che i dati di vento elaborati per questa mareggiata siano meno accurati di quelli elaborati per le altre mareggiate. Si può osservare come per questo caso studio le simulazioni realizzate con BOLAM siano più vicine alle misure della boa di La Spezia rispetto a quelle realizzate con WRF, anche se le differenze sono molto limitate. Questo comportamento è quantificato attraverso le grandezze statistiche caratteristiche di errore riportate in tabella 3.

9 Implementazione di un modello previsionale del moto ondoso nel Mediterraneo Occidentale Dati Boa BOLAM WRF 4 3 H s [m] 2 2/ 3/ 4/ 5/ 6/ 7/ 8/ 9/ / / 8 T m [s] / 3/ 4/ 5/ 6/ 7/ 8/ 9/ / / Dir / 3/ 4/ 5/ 6/ 7/ 8/ 9/ / / Figura 4. Confronto dei risultati per l altezza d onda significativa H s, periodo medio T m e direzione di propagazione dir per la Boa di La Spezia durante l evento di mareggiata del Novembre 2, considerando due forzanti differenti (BOLAM e WRF) per il modello di generazione del moto ondoso. FORCING RMSE BIAS CORR SI BOLAM WRF Tabella 3. Confronto delle grandezze statistiche caratteristiche di errore per l evento del Novembre 2 forzato con il modello BOLAM e il modello WRF. 6 CONCLUSIONI Il confronto tra le simulazioni realizzate utilizzando le parametrizzazioni ACC35, BAJ e Tolman-Chalikov sui casi studio considerati mostra che le prestazioni di ACC35 sono generalmente migliori, mentre le simulazioni effettuate con BAJ e soprattutto con Tolman-Chalikov tendono a sottostimare l altezza significativa dell onda. L analisi di sensibilità dei parametri intorno alla parametrizzazione di riferimento ACC35 ha mostrato che questa risulta adeguata alla simulazione di condizioni di mareggiata nel bacino Mediterraneo occidentale, in quanto la variazione dei parametri intorno al valore di riferimento non ha portato a miglioramenti significativi delle prestazioni del modello. Infine l utilizzo di una gamma spettrale ampliata verso le frequenze alte non ha portato benefici in quanto le simulazioni eseguite con lo spettro a 25 frequenze pre-

10 L. Mentaschi, G. Besio, F. Cassola, A. Mazzino sentano risultati sempre leggermente migliori rispetto a quelle eseguite con lo spettro ampliato. Ringraziamenti. Si ringrazia vivamente Gabriele Nardone di ISPRA per la fornitura dei dati della Rete Ondametrica Nazionale. Questo lavoro è stato finanziato nell ambito dei progetti di ricerca PRIN 28. BIBLIOGRAFIA Ardhuin, F., Bertotti, L., Bidlot, J.-R., Cavaleri, L., Filipetto, V., Lefevre, J.-M. & Wittmann, P. Comparison of wind and wave measurements and models in the Western Mediterranean Sea. Ocean Engineering, 27, 34. Ardhuin, F., Charpon, B., Collard, F., Oueffeulou, P., Filipot, J.-F. & Harmon, M. Spectral wave dissipation based on observations: A global validation. Proc. Chinese German Joint Symposium on Hydraulic and Ocean Engineering, Darmstadt, Germany, Geramn Research Foundation (DFG), 28, pp Ardhuin, F., Chapron, B. & Collard, F. Observation of swell dissipation across oceans. Geophysical Research Letters, 29, 36, L667, doi:.29/28gl373. Ardhuin, F., Rogers E., Babanin, V., Filipot, J.-F., Roland, A., Van der Westhuysen, A., Queffeoulou, P., Lefevre, J.-M., Lotfi, A. & Collard, F. Semiempirical dissipation source functions for ocean wavews. Part I: definition, calibration and validation, 29. Bertotti, L. & Cavaleri, L. Wind and wave predictions in the Adriatic Sea. Journal of Marine Systems, 29, 78, pp. S227-S234, doi:.6/j.jmarsys Bidlot, J.-R., Abdalla, S. & Janssen, P. A revised formulation for ocean wave dissipation in CY25R. Research Dept. Tech. Rep. Memo. R6.9/JB/56, ECMWF, Reading, United Kingdom, 25, pp. 35 Buzzi, A., Fantini M., Malguzzi P. & Nerozzi F. Validation of a limited area model in cases of Mediterranean cyclogenesis: surface fields and precipitation scores. Meteorol. Atmos. Phys., 994, 53, Cavaleri, L. Wave modelling - missing the peaks. J. Phys. Oceanogr., 29, 39, pp Janssen, P.A.E.M. Quasilinear approximation for the spectrum of wind-generated water waves. J. Fluid Mech., 982, 7, Janssen, P.A.E.M., Hasselmann, K., Hasselmann, S. & Komen, G.J. Parameterization of source terms and the energy balance in a growing wind sea. Dynamics and Modelling of Ocean Waves, G.J. Komen et al. Eds., Cambridge University Press, 994, pp Komen, G.J., Hasselmann, K. & Hasselmann, S. On the existence of a fully developed windsea spectrum. J. Phys. Oceanogr., 984, 4, pp Hasselmann, K. On the spectral dissipation of ocean waves due to white capping, Bound.-Layer Meteor, 974, 6, pp Miles, J.W. On the generation of surface wavews by shear flows. J. Fluid Mech., 957, 3. Phillips, O.M. Spectral and statistical properties of the equilibrium range in wind-generated gravity waves. J. Fluid Mech., 985, 56, pp Saha, S. et al., Climate forecast system reanalysis, Bull. Amer. Meteor. Soc., 2, 9, pp Tolman, H.L. & Chalikov, D. Source terms in a third generation wind wave model. Journal of Physical Oceanography, 996, 26(), pp Tolman, H.L. User manual and system documentation of WAVEWATCH III version 3.4., 29. Taylor, K.E. Summarizing multiple aspects of model performance in a single diagram JGR, vol 6, no. D7, , April 6, 2.