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Approfondimenti » Meteo » Modellistica meteorologica » Post-elaborazione
 

Procedure di post-elaborazione di modelli meteorologici

L’utilizzo diretto dell’output prodotto da un modello meteorologico a circolazione globale o ad area limitata non fornisce ancora risultati ottimali, soprattutto per quanto riguarda i parametri meteorologici prossimi alla superficie a causa delle approssimazioni introdotte negli schemi di parametrizzazione, della differenza tra l’orografia utilizzata dal modello e l’orografia reale (in particolare in una regione che presenta una marcata disomogeneità territoriale come il Piemonte), di una rappresentazione non sufficientemente precisa del suolo, ecc…
Si tratta quindi di riuscire a modificare nella maniera ottimale un valore previsto rappresentativo di una cella all’interno di un grigliato regolare in una previsione su un punto stazione.
Un approccio utilizzato per fornire una previsione più accurata è lo sviluppo di schemi di post-elaborazione, attraverso i quali si cerca un legame statistico tra le grandezze previste dai modelli ed i parametri meteorologici al suolo.

 

Il Multimodel SuperEnsemble (Krishnamurti et. al., 2000) è un fit lineare autoregressivo che, utilizzando i dati osservati dalla nostra rete di misura regionale, determina l’errore medio dei vari modelli su di un periodo chiamato “di apprendimento”. Si assume poi che tale errore valga anche per il successivo periodo di previsione. In tal modo, è possibile ottenere una determinata previsione semplicemente facendo una media fra i vari modelli disponibili pesati con questo errore sistematico, diverso per ognuno.
Il Multimodel SuperEnsemble viene calcolato su un numero di variabili e stazioni superiore a quelle implementate per il filtro di Kalman e nel corso degli anni lo ha gradualmente sostituito nell’utilizzo operativo, poiché la particolare versione sviluppata e implementata presso Arpa Piemonte è in grado di fornire un output anche in caso di mancanza di uno o più modelli, per cui rappresenta uno strumento molto solido per l’emissione continua e garantita di previsioni sui punti stazione corretti con questo strumento statistico.
Il Multimodel SuperEnsemble risulta più affidabile e corretto e inoltre l’implementazione flessibile permette di ottenere le previsioni in anticipo rispetto ad altre tecniche di post processing, come per esempio il filtro di Kalman.

Le immagini successive mostrano il buon accordo delle temperature massime e minime in pianura previste dal Multimodel confrontate con i valori osservati.


Figura 1 Temperature massime in pianura mediate su tutta la Regione previste dal Multimodel (verde: previsione del primo giorno, blu: previsione del secondo giorno, violetto: previsione del terzo giorno, rosso; osservazioni, con indicazione della deviazione standard)


Figura 2 Temperature minime in pianura mediate su tutta la Regione previste dal Multimodel (verde: previsione del primo giorno, blu: previsione del secondo giorno, violetto: previsione del terzo giorno, rosso; osservazioni, con indicazione della deviazione standard)


Nel corso del 2010, inoltre, è stato ulteriormente ampliato l’utilizzo del Multimodel SuperEnsemble Dressing, una nuova tecnica sviluppata presso l’Area di Previsione e Monitoraggio Ambientale di Arpa che permette di ricavare dalle previsioni deterministiche dei modelli meteorologici previsioni probabilistiche accuratamente adattate alla zona di interesse.


I boxplot di figura 3 indicano la probabilità di superamento di soglie pluviometriche per le precipitazioni medie e massime sull’area di allertamento in funzione della scadenza previsionale. Si tratta di un esempio relativo all’evento alluvionale del 15/08/2010.

 

 

 

Figura 3 – previsione delle precipitazioni medie (in alto) e massime (in basso) su 12h sulle aree di allertamento relativa al giorno 15/08/2010. In rosso il boxplot delle previsioni probabilistiche con il Multimodel Dressing (5°,25°, 50°, 75° e 95° percentile), in viola le previsioni del modello ECMWF, in nero quelle del modello COSMO_EU, in azzurro quelle del modello COSMO_I7, in marrone i valori osservati.