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)