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T.Col. Guido Guidi – 27 Settembre 2016
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Il clima non è solo temperatura
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Temperature Inghilterra centraleLa serie storica oggettiva più antica del mondo
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I principali dataset di temperatura globale
Hadley Centre – Dati di superficie
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I principali dataset di temperatura globale
NCDC - Dati di superficie
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I principali dataset di temperatura globale
GISS - Dati di superficie
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I principali dataset di temperatura globale
Berkeley Institute Earth Project
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Contestualizziamo le temperature superficialiLa diffusione spaziale delle osservazioni
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Dataset GISS anomalie di temperatura con
smoothing 250 km
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Dataset GISS anomalie di temperatura con
smoothing 1200 km
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GHCN – Temperature e disponibilità dei dati
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Contestualizziamo le temperature superficialiTemperature vs Osservazioni
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14
Gas Formula Contributo
(%)
Vapore
AcqueoH2O 36 – 72 %
Anidride
CarbonicaCO2 9 – 26 %
Metano CH4 4 – 9 %
Ozono O3 3 – 7 %
GHG: contributo all’effetto serra
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Il Forcing della CO2
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La discontinuità della relazione CO2-Temperatura
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Contestualizziamo le temperature superficialiGroenlandia e concentrazione della CO2 dai carotaggi in Antartide
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Contestualizziamo le temperature superficiali
Vostok Ice cores
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Contestualizziamo le temperature superficialiIPCC – 1990
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Contestualizziamo le temperature superficialiIPCC – TAR 2001
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Contestualizziamo le temperature superficialiIPCC – FAR 2007
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Contestualizziamo le temperature superficialiIPCC – AR5 2014
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Stime IPCC - AR5
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Stime IPCC vs Osservazioni
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Stime IPCC vs Osservazioni
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Il rateo di riscaldamento ha subito un
rallentamento nel periodo 1998-2015, mentre
nel 2016 il contributo di El Niño ha fatto
registrare una nuova tendenza all’aumento
•Ne è all’origine una variabilità naturale più
incisiva del forcing antropico?
•Il calore in eccesso è stato assorbito dagli
oceani?
•Il sistema è nel suo complesso meno
sensibile di quanto stimato all’azione della
forzante antropica?
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Variabilità naturaleOscillazioni decadali e multidecadali della
temperatura degli oceani
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Variabilità naturaleRiduzione dell’attività solare
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Contenuto di calore degli oceani
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Variabilità naturaleSensibilità climatica più bassa
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Gli Eventi Estremi dall’AR5
•I cambiamenti più «robusti» negli estremi climatici
riguardano le temperature, includendo anche in parte le
ondate di calore
•C’è scarsa evidenza scientifica in estremi associati con altre
variabili climatiche dalla metà del XX° Secolo
•I dataset disponibili NON mostrano trend significativi nella
frequenza e nel numero dei Cicloni Tropicali
•Persiste assenza di trend evidenti circa la
frequenza/intensità degli eventi alluvionali a scala globale
•Bassa confidenza scientifica nei trend degli eventi a scala
locale (soprattutto per inomogeneità dei dati disponibili)
•Bassa confidenza scientifica nei trend dell’intensità dei
Cicloni Extratropicali (medie latitudini)
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Danni da eventi atmosferici in
relazione al PIL
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In assenza di trend, ma nella
persistenza di eventi ad elevato
impatto, la chiave di lettura resta
quella della capacità di
previsione, del sistema di
allertamento e della resilienza
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34
Un esempio di sistema di previsione
HODOGRAPH
180 168 156 144 132 120 108 00061224364860728496108
SEGNALE DI TENDENZA BREVE TERMINE NOWCASTING
EFI IR COLOR
ENHANCED
Modelli
Ensemble
Modelli Ad Area Limitata
Oss.ni Satellitari
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Extreme Forecast Index (EFI)Sviluppato al Centro Europeo per le Previsioni a Medio termine, è un parametro probabilistico
che ben supporta l’individuazione di eventi estremi
Segnala la presenza di eventi ANOMALI o ESTREMI
I VALORI NON SONO PROBABILITA’ IN SENSO STRETTO
COME?
� Comparando la distribuzione dell’EPS di un dato parametro con la distribuzione
della climatologia del modello (M-Climate)(*), per uno specifico luogo, periodo
dell’anno e scadenza di previsione, l’EFI segnala luoghi dove la distribuzione
dell’ENS va verso gli estremi del clima
� Questo permette di stabilire la non-normalità di una situaizone senza definirne
confine specifici (che siano dipendenti dal tempo e dallo spazio).
Una probabilità del 30% di una precipitazione oltre I 20mm in 6 ore in
luglio non sarebbe “estrema” a Nuova Delhi ma lo sarebbe al Cairo
(*)Lalaurette, 2003; Zsótér, 2006180 168 156 144 132 120 108
EARLY ALARM BELL
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ODOGRAFO
180 168 156 144 132 120 108 1224364860728496108
EARLY ALARM BELL SHORT-RANGE
Tutto questo lo si può dedurre da un Odografo in
quanto riassunto in una unica grandezza detta
Storm-Relative Environmental
Helicity
Simile a un diagramma termodinamico. Descrive il profile vertical del vento su di un
diagramma circolare. Quando ci sono condizioni favorevoli per eventi intensi gli odografi
possono indicare quale tipo di celle temporalesche ha maggiori probabilità di svilupparsi
Dati gli ingredienti per la convezione profonda
� Forti moti verticali
� Forti venti relative nei bassi strati (almeno 10 m/s)
� Forte rotazione del vettore di variazione del vento con la quota (90° tra superficie e 3km)
� Forte allineamento dei venti relativi e della vorticità orizzontale – per lo sviluppo di celle
rotanti
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37
COLOR ENHANCED INFRARED� Immagini ″Sandwich″
� HRV + color enhanced IR 10.8µm
� Informazioni dalla scala dei grigi e da immagini monocolore
� Informazioni sulla struttura tridimensionale delle nubi
� Informazioni sull’altezza del TOP della nube
180 168 156 144 132 120 108 00061224364860728496108
EARLY ALARM BELL SHORT-RANGE NOWCASTING
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38
Un Esempio
19/09/2016
09.35UTC
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39
Struttura verticale del vento08UTC 09UTC
10UTC
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40
L’evoluzione
COLD U-SHAPED
COLD RING
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41
La catena di previsione
� Nel breve termine l’attenzione si focalizza sulle aree suggerite dall’EFI per il calcolo degli
odografi al fine di prevedere il tipo di convezione - Avviso
� Le immagini satellitari sono utilizzate per individuare l’incipit e il successive sviluppo della
convezione – Gestione Evento
180 168 156 144 132 120 108
EARLY ALARM BELL
24364860728496108
SHORT-RANGE
000612
NOWCASTING
� L’EFI è utilizzato nel medio-termine per il primo segnale di convezione intensa (6 giorni
prima) – Preavviso
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Grazie!