Modelli di previsione dell indice ultravioletto (UVI) Casale G.R.1, Siani A.M.1, Diémoz H.2, Agnesod G.2, Pedone M.3, Colosimo A.4 1 Sapienza Università di Roma, Dipartimento di Fisica 2 ARPA Valle d'aosta 3 Sapienza Università di Roma, Infosapienza Settore per i Sistemi Centrali e per l'office Automation 4 Sapienza Università di Roma, Dipartimento S.A.I.M.L.A.L.
L'arte di prevedere il futuro I casi estremi sono più difficili da prevedere ma hanno maggiori ripercussioni su chi ha bisogno della previsione......prevedere, pur essendo rischioso, è necessario Fonte: Agnese, 1 giugno 2016 Pagina 2 /25
La spettro della radiazione solare UV alla superficie terrestre e lo spettro d'azione eritemale (1) Irradianza spettrale (W m-2 nm-1) 18/06/07: UV = 56.04 Wm-2 20/12/07: UV = 16.69 Wm-2 Tasso dose (Weff m-2) T= I λ S λ dλ Lunghezza d'onda (nm) Fonte: G-Met Pagina 3 /25
La spettro della radiazione solare UV alla superficie terrestre e lo spettro d'azione eritemale (1) Irradianza spettrale (W m-2 nm-1) 18/06/07: UV = 56.04 Wm-2 20/12/07: UV = 16.69 Wm-2 Tasso dose (Weff m-2) T= I λ S λ dλ Lunghezza d'onda (nm) Fonte: G-Met Pagina 4 /25
La spettro della radiazione solare UV alla superficie terrestre e lo spettro d'azione eritemale (2) 20/12/07 UVeritemale = 0.03 Wm-2 Irradianza spettrale (W m-2 nm-1) 18/06/07 UVeritemale = 0.22 Wm-2 Lunghezza d'onda (nm) Fonte: G-Met Pagina 5 /25
La distribuzione spaziale della radiazione eritemale alla superficie terrestre (1) Pagina 6 /25
La distribuzione spaziale della radiazione eritemale alla superficie terrestre (2) Fonte: http://disc.sci.gsfc.nasa.gov/ Pagina 7 /25
UVI (UltraViolet Index) Tasso dose (Weff m-2) T= I λ S λ dλ UVI=T 40 Indice UV (UVI) (adimensionale) Fonte: WHO (World Health Organization) Pagina 8 /25
La serie COST-726 25.5 O-35.5 E 30.5 N-80.5 N passo 1 x1 01/01/1958-31/08/2002 Fonte: www.org726.org yyyy/mm/dd/erydd/erydd295-360/o3/aot308/uvalb/uvcmf Pagina 9 /25
Dalla dose eritemale giornaliera all'uvi UVI@noon UVI= erydd erydd 45*5σ Pagina 10 /25
2000 1990 1980 1970 1960 La serie UVI ricostruita per Roma (1958-2002) (1) Pagina 11 /25
2000 1990 1980 1970 1960 La serie UVI ricostruita per Aosta (1958-2002) (1) Pagina 12 /25
La serie UVI ricostruita per Roma (1958-2002) (2) Pagina 13 /25
La serie UVI ricostruita per Aosta (1958-2002) (2) Pagina 14 /25
Quanto è attendibile l'uvi ricostruito? (1) UVI-Brewer all sky conditions RHO=0.895 RMSE=1.212 1 2 3 4 5 6 UVI-COST276 Pagina 15 /25
Quanto è attendibile l'uvi ricostruito? (2) UVI-Brewer clear sky conditions RHO=0.917 RMSE=1.001 1 2 3 4 5 6 UVI-COST276 Pagina 16 /25
Modelli di previsione utilizzati Modello di persistenza: l'uvi di domani sarà uguale a quello di oggi Modello empirico-statistico: i possibili predittori dell'uvi vengono scelti su base empirica e il loro legame funzionale con l'uvi determinato su base statistica Modello basato sul metodo degli analoghi: si individua in una sequenza temporale lo stato del sistema al tempo t0-k più simile, all'interno di un prescelto intervallo di incertezza, all'attuale (t0) e si propone come valori previsti ai tempi t0+1, t0+2,..., t0+h quelli registrati ai tempi t0-k+1, t0-k+2,..., t0-k+h Pagina 17 /25
Modello di persistenza Roma UVI modello all sky conditions 1 2 3 4 5 6 UVI misura Pagina 18 /25
Modello di persistenza Aosta UVI modello all sky conditions 1 2 3 4 5 6 UVI misura Pagina 19 /25
Modello empirico-statistico: Roma UVI=3000 (O3)-1 (µ)2 (1-AOT308)0.2 (UV-CMF) UVI modello all sky conditions UVI misura Pagina 20 /25
Modello empirico-statistico: Aosta UVI=3000 (O3)-1 (µ)2 (1-AOT308)0.2 (UV-CMF) UVI modello all sky conditions Pagina 21 /25
Modello basato sul metodo degli analoghi: Roma UVI modello all sky conditions UVI misura Pagina 22 /25
Modello basato sul metodo degli analoghi: Aosta UVI modello all sky conditions UVI misura Pagina 23 /25
Modelli a confronto Modello Sito RHO MBE MAE RMSE SD Persistenza Roma 0.928 <0.001 0.518 0.761 0.761 Aosta 0.891 <0.001 0.733 1.105 1.105 Roma 0.998 0.126 0.182 0.222 0.183 Aosta 0.987 0.140 0.345 0.412 0.387 Roma 0.998 0.140 0.140 0.191 0.130 Aosta 0.999 0.155 0.155 0.221 0.157 Empirico Statistico Analoghi RHO: coefficiente di correlazione di Spearman; MBE: Mean Bias Error; MAE: Mean Absolute Error; RMSE: Root Mean Square Error; SD: Standard Deviation Pagina 24 /25
Conclusioni L'esercizio svolto consente alcune rilfessioni circa la previsione dell'uvi: - se il sito dispone solo del dato UVI, un metodo applicabile è quello della persistenza (incertezza ±1 UVI; circa il 5% falsi negativi ed altrettanti falsi positivi); - se il dato UVI è affiancato da uno o più predittori è invece possibile utilizzare una relazione empirico-statistica (incertezza ±0.5 UVI; circa il 3% falsi negativi e circa il 5% falsi positivi) ma necessita della previsione dei predittori; - con il modello basato sul metodo degli analoghi (incertezza fino a ±0.25 UVI; falsi negativi prossimi a zero, falsi positivi circa il 5%) si rischia di non poter emettere la previsione tutti i giorni Pagina 25 /25