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“Trasferimento di conoscenze”ARPA Emilia-Romagna e Calabria
fase 6.1Reggio Calabria, 5-7 settembre 2006Enrico Minguzzi ARPA SIM
L’input meteorologico per i modelli di qualità dell’aria
Schema della rete Synop europea
“Trasferimento di conoscenze”ARPA Emilia-Romagna e Calabria
fase 6.1Reggio Calabria, 5-7 settembre 2006Enrico Minguzzi ARPA SIM
Sommario
I parametri richiesti• meteo e inquinanti: non solo dispersione• richiamo: le grandezze di scala• Modelli semplici (meteorologia puntuale)• Modelli complessi (meteorologia 3d)
Soluzioni possibili• Osservazioni specifiche• Osservazioni standard + schemi parametrici• Pre-processori• Modelli meteorologici
Soluzioni a confronto• L’estensione temporale • Pro e contro dei vari approcci• Le rianalisi LAMA
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fase 6.1Reggio Calabria, 5-7 settembre 2006Enrico Minguzzi ARPA SIM
Meteo e inquinanti (non solo dispersione)Le condizioni meteorologiche influenzano tutti i processi che coinvolgono gli inquinanti atmosferici.
Fenomeno Grandezze meteo rilevanti
Emissioni
Diffusione turbolenta
Trasporto
Reazioni gassose
Reazioni eterogenee
Deposizione secca
Deposizione umida
Risospensione, erosione,sale marino
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Meteo e inquinanti (non solo dispersione)Le condizioni meteorologiche influenzano tutti i processi che coinvolgono gli inquinanti atmosferici.
Fenomeno Grandezze meteo rilevanti
Emissioniprofilo di T ( ⇒ stabilità ⇒ altezza efficace)T 2m (Emissioni da riscaldamento e biogeniche)
Diffusione turbolentaDeterminata da: T, vento, flussi di caloreDescritta da: grandezze di scala (Hmix, U* …)
profilo scambi turbolenti (TKE, Kz)
Trasporto vento (3d)
Reazioni gassose temperatura (3d), radiazione (3d), umidità (3d)
Reazioni eterogenee acqua e ghiaccio delle nubi (3d), umidità (3d)
Deposizione secca vento superficiale, turbolenza, rugosità
Deposizione umida acqua di precipitazione (3d)
Risospensione, erosione,sale marino
vento superficiale, umidità del terreno, tipo di suolo
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Descrivere la turbolenza (1)I moti turbolenti del PBL sono troppo complessi per essere descritti in termini di T e V: variabilità spazio-temporale, scale da 1 km a molecole, carattere caotico.⇒ Valutare l’effetto medio sulle proprietà diffusive dell’atmosfera
1) Descrizione esplicita: Large Eddy Simulations (LES)• Modelli numerici ad altissima risoluzione (metri), che descrivono
esplicitamente i vortici turbolenti più grandi• E’ comunque una descrizione “d’ensemble”: non si vogliono
riprodurre i singoli vortici, ma studiare alcune proprietà mediedella turbolenza
2) Profilo verticale dell’intensità degli scambi turbolenti • KZ: coefficiente di diffusione turbolenta• TKE: energia cinetica associata alla turbolenza
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Descrivere la turbolenza (2)
3) Grandezze di scala: descrivono la turbolenza nel suo complesso, con un solo numero
• Sono una stima del valore tipico di un particolare fenomeno, ma non corrispondono a un grandezza misurabile in un dato istante
• Definizione legata ai termini del bilancio energetico superficiale o ad altri parametri turbolenti misurabili
• La definizione è spesso semi-empirica, a volte ambigua (Hmix)• Ne sono state proposte molte, spesso non indipendenti tra loro
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Esempi di grandezze di scala
Altezza di rimescolamento (Hmix, Zi, Z)
Indica fino a quale altezza l’aria è rimescolata; varie definizioni, a volte problematiche.
Classe di stabilità (di Pasquill, PGT)
Classifica il PBL in situazioni più o meno stabili (nasce per trovare correlazioni empiriche tra parametri turbolenti). Corrisponde a una misura di dT/dz
Friction velocity(u*)
Proporzionale al flusso di momento sup. (= forza frenante che la terra esercita sull’aria). Esprime l’intensità della turbolenza meccanica
Vel. Convettiva di scala (w*)
Da’ un’indicazione sulle velocità tipiche nelle celle convettive del PBL (solo condizioni instabili)
Lunghezza di Monin-Obukov
Grandezza di scala dello strato superficiale (≈ Hmix/10), collega tra loro i flussi di calore e momento dalla sup.In condizioni convettive, corrisponde al rapporto tra la generazione di turbolenza meccanica e quella termicaHa segno opposto al flusso di calore sensibile.
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Input per modelli semplici (1)Modelli Gaussiani (semplici e modificati)
• Si assume che i parametri meteorologici siano costanti in x,y,z,t• Questa approssimazione limita l’applicazione a piccole aree e periodi brevi (ma non troppo, il pennacchio deve diventare stazionario…)
Nella soluzione di Gauss solo 3 terminidipendono dalla meteorologia:
• Velocità del vento. (valor medio alla quota corrispondente all’altezza efficace del pennacchio).
• Ampiezza X e Z del pennacchio (σx ,σz ) Dipendono anche dalla distanza dalla sorgente: la soluzione più semplice è usare una misura della stabilità (es. PGT) per selezionare le funzioni σ(y).
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Input per modelli semplici (2)
Andamento di σx e σz in funzione della distanza dalla sorgente
• Anche se un modello accetta in input diverse grandezze (in alternativa o insieme), l’informazione sulla turbolenza si riduce a un unico numero.
⇒non sempre fornendo al modello più dati possibile questo va meglio…
• Alcuni modelli hanno moduli aggiuntivi (es. reazioni chimiche, deposizioni), che richiedono altri parametri meteo
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Input per modelli semplici (3)
Modelli euleriani a box (o a colonna): • Sono modelli incentrati sulla chimica, per cui l’input meteo è in
genere abbastanza semplice (al limite può anche non esserci affatto)• Possibili grandezze richieste: vento (medio), radiazione, Hmix.
Problema delle calme:• Con vento = 0 la soluzione di Gauss esplode (con vento molto debole
diventano importanti altri tipi di diffusione)• Soluzione brutale (se non si può usare un altro modello): stabilire un
valore minimo per la velocità del vento, qualcosa tra 0.5 e 2 m/s.• le concentrazioni finali vicino alla sorgente sono estremamente
sensibili a questo parametro!!
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Input per modelli non stazionariModelli non stazionari: richiedono campi 3d variabili nel tempo
Modelli a puffModelli non stazionari: richiedono campi 3d variabili nel tempo• vento orizzontale• velocità verticale• Una qualche misura della turbolenza (per evoluzione pennacchi)
Modelli Lagrangiani a particelle: Input molto variabile: di sicuro 3 componenti del vento e qualche grandezza turbolenta, può anche essere molto sofisticato.
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Input per modelli euleriani a grigliaGrandezze che possono essere richieste dal modello:
• campi 3d: U, V, W, T, Q, ρ, Z, Kz, acqua delle nubi, acqua di precipitazione …
• campi 2d: T2m, MO, W*, Zi, U*, precipitazione, attenuazione fotolitica, resistenza aerodinamica, umidità del terreno …
• parametri fisiografici: roughness …
• alcuni di questi parametri possono essere stimati da pre-processoriinclusi nel modello (es: W, Kz).
• in genere i dati sono richiesti con frequenza oraria
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I parametri fisiografici (1)Grandezze utili per stimare il bilancio energetico della superficie e il suo effetto sulla turbolenza.
• Dipendono dalle caratteristiche della superficie e non (direttamente) dai parametri atmosferici.
• In prima approssimazione si possono considerare costanti (anche se in realtà dipendono da umidità del terreno, presenza di neve,ciclo della vegetazione, attività umane …)
Rugosità• E’ una sorta di “lunghezza di scala”
degli ostacoli superificiali• Legata (ma non corrispondente) alla
loro altezza• “Misurabile” solo a partire dal profilo del
modulo del vento• Sul mare dipende dal vento !!
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I parametri fisiografici (2)
Albedo Rapporto tra radiazione solare incidente e riflessa
Rapporto di Bowen
Indice di area fogliare (LAI)
Rapporto tra la superficie totale delle foglie e l’area del terreno
Soil heat fluxconstant
Frazione della radiazione solare incidente assorbita dal terreno
Flusso di calore antropogenico
In realtà non è costante, ma viene usato in alcuni modelli per tener conto in qualche modo della produzione di calore in area urbana.
Rapporto tra flusso di calore sensibile e latente
Di solito vengono stimati in modo semi-empirico a partire da datasetdi uso del suolo
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Possibili approcci per costruire l’input meteorologico
Problema complesso; spesso bisogna cercare di combinare nel modo migliore possibile le informazioni disponibili, che in genere sono incomplete e di tipo (e qualità) diversa...
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Soluzioni: osservazioni dirette• La misura diretta dei parametri turbolenti è complessa e costosa. • Esistono pochissimi strumenti operativi, e ancor meno serie storiche (si
procede per campagne) • Alcune grandezze di scala non sono comunque misurabili (Zi,W*)
Sodar: • u,v,w, e fluttuazioni• profilo fino a 600 m• 50.000 €
•Wind profiler: • u,v,w,t e fluttuazioni• profilo fino a 3000 m• 500.000 €
Anemometro sonico: • u,v,w,t e fluttuazioni• superficie• 15.000 €
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Soluzioni: osservazioni + schemi parametriciPartendo dalle osservazioni disponibili, si usa una catena di schemi semi-empirici per arrivare alla stima delle grandezze di scala turbolente.
Metodo del bilancio energetico:
Si utilizzano le equazioni del bilancio radiativo ed energetico della superficie per stimare il flusso di calore sensibile, e da questo le grandezze turbolente.
Usato dalla maggior parte dei preprocessorimeteorlogici (mono e tri dimensionali), e anche come post-processing di modelli meteorologici (gli algoritmi possono essere molto diversi!)
Se sono disponibili opportune osservazioni, i primi passaggi possono essere evitati
Copertura nuvolosa + angolo solare
Radiazione solare incidente (globale)
Flusso di calore sensibile
Radiazione netta
U* e LHmix convettivaHmix meccanica
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Schemi parametrici (1)
a1 = 990 W/m2 (costante solare)
a2 = -30 W/m2 (assorbimento senza nubi)
B1 = -0.75 (attenuazione con cielo coperto)
B2 = 3.4
Copertura nuvolosa + angolo solare
Radiazione solare incidente (globale)
Flusso di calore sensibile
Radiazione netta
U* e LHmix convettivaHmix meccanica
Rg=(a1senφ+a2)(1+b1Nb2)
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Schemi parametrici (1)I contributi termico e meccanico sono di solito calcolati separatamente (p.es. si prende il max)
Copertura nuvolosa + angolo solare
Radiazione solare incidente (globale)
Flusso di calore sensibile
Radiazione netta
U* e LHmix convettivaHmix meccanica
( )3
42
61
11
cTNcTcRr
R gN +
−++−=
σ
Q* = K↓ - K↑ + L↓ - L↑
Correzione per T a 2m invece di superficie
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Schemi parametrici (2)
Si suppone che la frazione di energia che passa nel terreno e il rapporto fra flusso di calore sensibile e latente siano costanti e dipendenti solo dalle caratteristiche del suolo:
QE = QH / B QG = Q* ∗ cg
Copertura nuvolosa + angolo solare
Radiazione solare incidente (globale)
Flusso di calore sensibile
Radiazione netta
U* e LHmix convettivaHmix meccanica
Q* + Qf = Qh + QE + QG
( ) ( ) βγγα
−−⋅++−
= GRs
sH N11
0
( )[ ]fgH Qc1*QB1
BQ +−⋅+
=
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Schemi parametrici (3)U* e L sono calcolate simultaneamente (applicando la teorria della similarità)
Per l’altezza di rimescolamento, si calcolano separatamente i contributi termico e meccanico (p.es. si prende il max)
Copertura nuvolosa + angolo solare
Radiazione solare incidente (globale)
Flusso di calore sensibile
Radiazione netta
U* e LHmix convettivaHmix meccanica
Hmix convettiva (=termica)
Schemi “con memoria” • non si calcola Zi ma la sua variazione• Gryning-Batchvarova, Holtslag-Van Ulden, …
Schemi “senza memoria” • Zi calcolata in modo indipendente per ciascun istante• LAMA…
Hmix meccanica: • Anche molto semplici; in genere dipendono da U* e MO• Venkatram, Zilitinkevich…
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Schemi parametrici (4)
I risultati ottenuti applicando vari schemi possono essere molto diversi…
Confronto tra diversi metodi per la stima dell’altezza di rimescolamento(campagna di misura SIM con sodar e anemometro sonico, luglio 2001)
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Soluzioni: preprocessori meteorologici
In sostanza, estendono l’approccio “osservazioni + schemi parametrici” a campi tridimensionali.
• tengono conto di orografia e ostacoli (da cui “mass consistent”), uso del suolo …
• contengono schemi parametrici per stimare per tener conto di effetti locali non inclusi nelle osservazioni e per stimare le grandezze di scala turbolente
• Non sono modelli meteorologici (non risolvono le equazioni fluidodinamiche ma interpolano i dati disponibili) -> non fanno previsioni, possono descrivere solo in minima parte fenomeni non compresi nelle osservazioni
Modelli “mass consitent” (es: Calmet, Minerve, Winds …)
Obiettivo: a partire da osservazioni puntuali, ricostruire i campi meteorologici su griglia richiesti da un modello complesso.
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Calmet: campo di vento
Step 2
First guess
Step 1
• Campo di background
• Oppure interpolazione radiosondaggi
• Correzione per effetti di blocco orografico (dipende da n° di Froude e stabilità)
• Correzione per brezze di valle (dipende da: ora, stabilità, orografia)
• Inserimento delle osservazioni al suolo (estrapolazione verticale; “barriere”; trattamento separato oss. sul mare)
• Minimizzazione divergenza• Smoothing• Calcolo velocità verticale
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Calmet: parametri turbolenti
Input• Su griglia: modulo del vento a 10 m, angolo solare• Stazione più vicina: T, P, RH, nuvolosità, ceiling height
Flusso di calore sensibile, θ*
• Due schemi indipendenti per i punti di terra e di mare• Non ci sono feed-back sul campo di vento
Classe di stabilità
Friciton velocityMonin-Obukov
Altezza di rimescolamento Convective velocity scale
Temperatura 3d
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Calmet: grigliato
• In orizzontale: griglia regolare in coordinate UTM.
• In verticale: coordinate “terrain following” (velocità verticale definita su livelli intermedi)
• Siccome è un interpolatore, posso usare qualsiasi “risoluzione” (le informazioni sono sempre quelle contenute nelle osservazioni)
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Calmet: output (1)• scadenze orarie• Campi 3d: temperatura, vento, velocità verticale• Campi 2d: Altezza di rimescolamento, classe di stabilità, friction
velocity, lunghezza di Monin-Obukov, Convective velocity scale
Alcune avvertenze:• Vento: in montagna dominano effetti locali, solo in parte riprodotti
dagli schemi parametrici (a meno che non ci siano molte osservazioni).
Prestare sempre attenzione all’altezza degli anemometri!!
• w: viene calcolata a partire dalla divergenza nel vento osservato + algoritmo mass consistent; potrebbe avere grossi errori.
• Grandezze di scala: gli algoritmi parametrici sono pieni di coefficentiche andrebbero tarati in funzione del territorio
• Produce tutte le grandezza<richieste da Calgrid. Altri modelli euleriani possono richiedere parametri aggiuntivi
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Calmet: output (2)
Altezza di rimescolamento, stima calmet e immagine da satellite
12/02/2002, H12; nebbia su pianura padana orientale
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Calmet: output (3)
Vento a 10 m, stima calmet e immagine da satellite corrispondente
20/02/2002, H18; föhn appenninco
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Potenzialità e limiti dei pre-processori
+ Relativamente semplici, molto flessibili+ Gli errori non si propagano (non soggetti a “derive”)+ Rimangono sempre “vicino” alla realtà • Poiché gli errori non hanno struttura, le mappe possono essere
“brutte” (discontinue)– Possono essere ingannati da misure errate sfuggite al controllo di
qualità– Risentono della copertura diseguale delle osservazioni– Le prestazioni dipendono criticamente da alcuni tipi di osservazioni
(radiosondaggi e synop) – Non possono (quasi) riprodurre fenomeni non presenti nelle
osservazioni
• Non contengono le equazioni della fluidodinamica• L’analisi dei diversi istanti è sostanzialmente indipendente⇒ Legati a doppio filo alle osservazioni, la scelta delle osservazioni da
utilizzare è critica.
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Soluzioni: modelli meteorologici
Finora usati molto poco: + Potenzialmente, gli unici in grado di descrivere l’atmosfera in modo
completo e omogeneo– dettaglio insufficiente, – fisica del PBL semplificata (interessa solo l’effetto sulle grandi scale),– non forniscono in uscita i parametri per Q.A.– ottimizzati e verificati per previsioni del tempo (precipitazione)
Approccio alternativo: includere il modello chimico nel modello meteo, come se fosse una parametrizzazione.
+ Elimino inconsistenze e interpolazioni+ Possibilità di feed-back (aerosol-nubi)+ Campi meteo aggiornati ad ogni time-step- Approccio complesso e poco flessibile (se cambio qualcosa nel
modello chimico devo rigirare entrambi)
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Soluzioni a confronto
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Simulazione lunga o eventi rappresentativi?Problema: valutazione modellistica di lungo periodo (un anno o più)effetti sulla salute, rispetto di requisiti normativi, impatto di nuove sorgenti, scenari di riduzioni di emissioni…
Devo far girare il mio modello per un anno (=8760 dati orari) o esistono delle scorciatoie?
Eventi rappresentativi: • suddivido le giornate in gruppi con condizioni meteo simili• simulo un giorno per ciascun gruppo• faccio la media dei risultati, pesata con la popolazione di ogni gruppo
JFF: • suddivido i parametri di input in intervalli discreti• faccio una simulazione per ciascuna combinazione di valori• Possibile solo se il modello richiede un input molto semplice,
tipicamente per modelli gaussiani
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Pre-processori o osservazioni?E’ preferibile usare il pre-processore:• Sono richieste grandezze descrittive della turbolenza che non si sa
come stimare• Sono richieste grandezze meteorologiche su grigliato• Sono richieste grandezze meteo in un punto, ma le misure disponibili
sono di cattiva qualità o mancano troppi dati• Sono richieste grandezze meteo su un punto, ma i dati non sono
rappresentativi del’area da studiare (esempio: lo strumento è collocato in una strada; risente di ostacoli vicini; nell’area sono presenti regimi meteorologici diversi, non descritti dalle osservazioni)
Sono preferibili le osservazioni locali• Non occorrono informazioni sulla turbolenza, e vicino al punto di
interesse esiste una stazione ben collocata• Si vuole studiare un’area in cui gli effetti locali sono dominanti, e in
cui sono collocati strumenti affidabili (esempio: studio di una valle)
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Pre-processori o modelli meteorologici?Pre-processore:• Più semplice da usare• Essendo legato alle osservazioni, è meno soggetto a errori sistematici • La qualità dei risultati dipende fortemente dalle osservazioni
disponibili in ciascuna zona del dominio (cruciale il controllo di qualità)
Modello:• Molto più complesso• Gli errori sistematici sono difficili da correggere• Fornisce una descrizione coerente e omogenea dell’atmosfera
Esempi (Pianura Padana):• Stima di u*• Simulazione di lungo periodo O3 e PM10
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Pre-processori o modelli meteorologici? (u*)
Giorno medio, inverno 2004, confronto fra velocità del vento (sinistra) e friction velocity (destra)Osservazioni (nero), schema parametrico con dati osservati (verde), uscita diretta di un modello meteorologico (blu), schema parametrico con dati del modello (rosso)
• Il modello sovrastima leggermente (20%) la velocità del vento• L’andamento di u* ricalca quello del vento, ma il valore assoluto è
molto incerto (soprattutto di notte)
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Pre-processori o modelli meteorologici? (long term)City-Delta
Vento 10m, media 2003, modello (Aladin) Vento 10m, media 2003, pre-processore (Calmet)
Il vento del modello è:• più intenso dalla superficie fino a 2000 m (differenze 1-2 m/s, che
nei livelli più bassi corrisponde al 50 %)• più regolare nel tempo e nello spazio• più influenzato dall’orografia• grandi differenze vicino ai bordi E e SW
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Pre-processori o modelli meteorologici? (long term)
• Distribuzione spaziale abbastanza simile• con modello valori più alti (5 ppb ≈ 10%), con differenze maggiori di
notte nella zona di Milano• differenze maggiori ai bordi E e SW, forse dovuti a inconsistenza tra il
vento del modello e quello usato per costruire le BC chimiche
Concentrazione media O3, 11 giorni, modello Conc. media O3, 11 giorni, pre-processore
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Pre-processori o modelli meteorologici? (long term)
• Entrambi sottostimano osservazioni urbane• con modello valori sensibilmente più bassi (-25%)• con pre-processore massimi forse spostati verso Est (?)
Conc. media PM10, 11 giorni, modello Conc. media PM10, 11 giorni, pre-processore
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Pre-processori o modelli meteorologici?
Riassumendo: non è ovvio che il modello meteorologico vada meglio…
La stima dei parametri turbolenti è sempre molto delicata
Con il modello (Aladin):• vento nei bassi strati più intenso • maggior rimescolamento notturno • in aree urbane O3 più alto e PM più basso
Con il pre-processore (Calmet): • massimi di O3 più bassi (forse legati all’avvezione meno intensa
nella parte alta del PBL)
Occhio al vento, quando si innestano modelli chimici guidati da modelli meteorologici diversi ...
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Le rianalisiRipasso (da “I modelli meteorologici”)• per migliorare le previsioni, posso far partire il modello in anticipo, e
forzarlo con le osservazioni fino all’istante presente• Potrei girare “a posteriori” il modello meteorologico, forzandolo
continuamente con le osservazioni• Otterrei un compromesso tra consistenza e realismo…