Download - Medio termine 120 h (5 giorni)
Workshop Il Centro Funzionale di supporto
alla Protezione Civile della Regione Emilia - Romagna Martedì 24 giugno 2003
Bologna
La Modellistica Meteorologica, la radarmeteorologia e il nowcasting per il
sistema dei Centri Funzionali Tiziana Paccagnella ARPA ER-SMR
Medio termine120 h (5 giorni)
Breve termine48/72 h
Brevissimo termine 12/18 ore
Catene modellistiche
Now-casting3 h
T+0
The Consortium for Small-Scale Modelling (COSMO), formed in October 1998, has as members the national meteorological services of Germany (DWD), Switzerland (MeteoSchweiz), Italy (UGM), Greece (HNMS) and Poland (IMGW). Additionally, the regional and military services ARPA-SMR and AWGeophys within the member states are also participating.
The general goal of COSMO is to develop, improve and maintain a non-hydrostatic limited-area atmospheric model which is used both for operational and for research applications by the members of COSMO
www.cosmo-model.org
Progetto LAMIUGM ARPA-SMR Regione Piemonte
Con contributo e supporto da– ARPA Liguria– ARPA Veneto– Regione Lombardia– Regione Marche– P.A. Trento– P.A.Bolzano– Regione Calabria– Regione Campania – CINECA
LAMI: configurazione operativa7 km risoluzione orizzontale
35 livelli in verticale
Condizioni Iniziali e condizioni al contorno : GME – Modello globale tedesco
Mappe LAMI su web
• prova\FinestraAnimaz.html
DWD- Germania
Dati modello globale GME
CINECA Comp. Centre
UGM Roma
Osservazioni
Run del modello ogni 12 ore00
0012
12
Continuous Data Assimilation: Analysis Nudging
BOUNDARY CONDITIONS: GME FORECASTS
OBSERVATIONS
To-2Dt To-Dt To
Time
To +Dt To+2Dt
DATA ASSIMILATION LOKAL MODEL LAMI
Sviluppi a breve termine• Arricchimento dei dati nel ciclo di assimilazione
con i dati provenienti dalle reti locali
• Accoppiamento con la modellistica per la previsione dello stato del mare su tutte le coste italiane
• Implementazione di una suite sperimentale ad altissima risoluzione (2.8 km)
• “Optimal use of model output” sulla base delle informazioni derivanti dalla verifica oggettiva del sistema
Raccolta dati reti locali italiane per verifica LAMI
Principali temi di ricerca a carattere meteo-idrologico
• Riformulazione della parte adiabatica del modello con un nuovo sistema di coordinate verticali
COSMO- Collaborazione col Dr. Luca Bonaventura MPI Amburgo
• Aggregazione-disaggregazione della QPF ai fini dell’accoppiamento con la modellistica idrologica
GNDCI-RAM – Collaborazione con CIMA – Università di Firenze
• Accoppiamento con la modellistica idrologica sui bacini regionali
Collaborazione con PROGEA – Università di Bologna
• Sperimentazione su casi studio per l’ottimizzazione delle parametrizzazioni fisiche alle varie risoluzioni
COSMO – Collaborazione con ARPA Piemonte
Medio termine120 h (5 giorni)
Breve termine48/72 h
Brevissimo termine 12/18 ore
Catene modellistiche
Now-casting3 h
T+0
•Developed at FSL/NOAA - Forecasting System Laboratory
•Mesoscale analysis system
•Exploitation of standard data (Synop, Metar, Temp)
•Surface data (local mesoscale network)
•Exploitation of unconventional data (Radar Z & V, Satellite, Profiler, aircraft report)
•Use of LAM products as “background”
Local Analysis and Prediction SystemLocal Analysis and Prediction System
18 June 1997 1200 UTC. 85% relative humidity isosurface shaded with the corresponding temperature. a) LAPS analysis using METEOSAT IR and VIS data; b) LAPS analysis using only raob data. The 700 hPa horizontal wind vectors are also included.
Allo stato attuale LAPS l’implementazione operativa di LAPS presso ARPA- SMR copre il Nord-Italia con una risoluzione di 10 km su 21 livelli in verticale
Radarpluviometria• I sistemi radar meteorologici sono sensori
complementari nella valutazione del campo di precipitazione su tempi di accumulazione sufficientemente lunghi (alcune ora)
• Diventano elementi cruciali su scale di tempo brevi• Forniscono una elevata risoluzione spazio-temporale• A tutt’oggi sono già presenti, verificate e disponibili
tecniche di ripulitura del dato grezzo.• Il network nazionale, attualmente in fase di
completamento, fornirà una buona copertura della maggior parte del territorio.
Il Radar e il centro funzionale• Occorre definire la risoluzione spaziale e l’intervallo
temporale opportuno per l’utenza idrologica :5 minuti e 2km x 2km per bacini di medie dimensioni
• Con queste richieste, un sistema accurato e calibrato raggiunge errori nelle precipitazioni cumulate orarie fino a 20-30%
• Quali sono le richieste per supportare la gestione dei rischi di natura idrologica su bacini di piccole dimensioni?
• Quali sono le richieste per supportare la gestione dei rischi di natura geologica?
07 May 2001 12:04
Classificazione idrometeore
Ripulitura - Mappatura - Archiviazione
Nowcasting
Combinazione
Previsione
+1h+2h
+3h
Vettore spostamento
T0
Medio termine120 h (5 giorni)
Breve termine48/72 h
Catene modellistiche
Now-casting3 h
T+0
Brevissimo termine 12/18 ore
•Purpose: frequently updated forecasts for operational use. Full exploitation of different data sources.
•Solution: implementation of a continuous data assimilation system.
•Technical Implementation: Use of LAPS coupled with the current LAM used (LAMBO) at SMR.
Lokal-LAPS
LAMI 7 km
lokal 18 h
cluster pc linux ARPA-SMR
Ciclo di assimilazione continua - Lokal-LAPS (7 km)
ASSIMILAZIONE VARIAZIONALE DATI DA SATELLITE
Catene modellistiche
T+0
Now-casting3 h
Brevissimo termine 12/18 ore
Breve termine48/72 h
Medio termine120 h (5 giorni)
Dim 2
Initial conditions Dim 1
LEPS – Limited area Ensemble Prediction SystemLEPS – Limited area Ensemble Prediction System
Dim 2
Possible evolution scenarios
Dim 1 Initial conditions
EPS and ensemble size reduction
Cluster members chosen as representative members (RMs)
LAM integrations driven byRMs
LAM scenario
LAM scenario
LAM scenario
LEPS – Limited area Ensemble Prediction SystemLEPS – Limited area Ensemble Prediction System
Dim 2
Initial conditions
Dim 1
LAM scenario
LAM scenario
LAM scenario
PROBABILITY MAPSPROBABILITY MAPS
precipitation scenarios
precipitation scenarios
“Operational” since November 2002
COSMO-LEPS INTEGRATION DOMAIN
LOKAL MODELL
10 KM
HORIZONTAL RESOLUTION
Mappa probabilità
Meteogramma COSMOLEPS
Sviluppi
Accentramento osservazioni dai paesi COSMO per verifica oggettiva
Coordinamento internazionale per verifica soggettiva da parte delle sale previsioni
Estensione dell’approccio probabilistico alla
modellistica accoppiata meteo-idrologica
Sviluppi della metodologia:• Aumento numero dei cluster• Variazioni della tecnica di clusterizzazione
• Raccolta dati
• Assimilazione
• Integrazione numerica
• (Post-elaborazione)
• Verifica oggettiva (e soggettiva)