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VALIDAZIONE E ESPLORAZIONI SIMULAZIONI 2005
Validazione dei campi meteorologici
Massimo D’Isidoro, Sandro Finardi, Giandomenico Pace, Celina Vitali
Plenaria del Progetto MINNI, 24 marzo 2011
• Confronto, per le principali variabili meteorologiche, con gli indicatori annuali e mensili prodotti da ISPRA nell’ambito del sistema SCIA.
5 1 0 1 5 2 0
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4 0
4 4
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B R I N D I S I
T R A P A N I
C A G L I A R I
M I L A N O _ L I N A T E
P R A T I C A _ D I _ M A R E• Confronto su cinque siti (uno per ciascuna macroregione)
con dati da radiosondaggio.
• Confronti con i dati meteorologici forniti dalle Regioni (attualmente Piemonte, Friuli Venezia Giulia, Lombardia, Emilia Romagna e Lazio). Confronti orari su ciascuna stazione.
• Confronto statistico sulla macroregione del Nord Italia, effettuato nell’ambito del progetto POMI (Po-Valley Modelling Intercomparison Exercise ).
SintesiSintesi delle attività di validazione effettuate sui campi meteorologici 2005
Temperatura media annuale(°C): confronto tra campi simulati e osservazioni ISPRA-SCIA (simboli colorati)
Direzione prevalente del vento su base annuale:
confronto tra campi simulati (blu, una freccia ogni 6 punti griglia) e osservazioni ISPRA-SCIA (rosso).
Confronto, per le principali variabili meteorologiche, con gli indicatori annuali e mensili prodotti da ISPRA nell’ambito del sistema SCIA.
Velocita media annuale (m/s): confronto tra campi simulati e
osservazioni ISPRA-SCIA (simboli colorati)
Confronto con indicatori ANNUALIANNUALI e MENSILIMENSILI
5 1 0 1 5 2 0
3 6
4 0
4 4
4 8
B R I N D I S I
T R A P A N I
C A G L I A R I
M I L A N O _ L I N A T E
P R A T I C A _ D I _ M A R E
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Mod
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RH
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12MONTHS + DAY FRACTI ON
TRAPANI
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12MO NTHS + DAY FRACTI O N
CAGLI AR I
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12MONTHS + DAY FRACTI ON
MI LANO/ LI NATE
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12MONTHS + DAY FRACTI ON
PRATI CA DI MARE
Bias medi di T (sopra) ed RH (sotto) calcolati per RAMS (nero) e LAPS (rosso) sui 5 siti considerati. I Bias sono calcolati per ogni mese e a 4 diverse ore della giornata 00, 06, 12, 18.
Confronto con dati da RADIOSONDAGGIORADIOSONDAGGIO
Confronto su cinque siti (uno per ciascuna macroregione) con dati da radiosondaggio.
(Vitali et al. Poster presentation at the European Geosciences Union (EGU) General Assembly 2008. Vienna, 13 – 18 April 2008).
Bias medio della Temperatura e Distribuzione di frequenza dei Bias per differenti tipologie di stazione.
Confronto statistico sulla macroregione del Nord Italia, effettuato nell’ambito del progetto POMI (Po-Valley Modelling Intercomparison Exercise , Thunis et al., 2009)
Confronti nell’ambito del progetto POMIPOMI
Confronti con i dati meteorologici forniti dalle Regioni (attualmente Piemonte, Friuli Venezia Giulia, Lombardia, Emilia Romagna e Lazio).
Confronti orari su ciascuna stazione.
Confronto con dati meteorologici forniti dalle REGIONIREGIONI/1
Cosa viene prodotto?
Per l’intero data set cioè considerando insieme tutte le stazioni di uno studio [ad esempio regionale]
1) calcolo di un set di indici statistici, calcolati :
• sull’intero dat set dei dati validi (tutte le ore)
• su sottoinsiemi dei dati riferiti alle quattro ore standard (00,06,12,18)
2) scatter plots
3) analisi dei residui (studio delle prestazioni del modello al variare di un parametro di interesse [analisi effettuate al variare di: mese, ora del giorno, quota della stazione usata per il confronto, distanza dalla più vicina stazione i cui dati sono stati acquisiti da LAPS]
Confronto con dati meteorologici forniti dalle REGIONIREGIONI/2
Cosa viene prodotto?
Per ciascun sito di validazione
1) calcolo di un set di indici statistici, calcolati :
• sull’intero dat set dei dati validi per quella stazione (tutte le ore)
• su sottoinsiemi dei dati riferiti alle quattro ore standard (00,06,12,18)
2) scatter plots
3) vari confronti tra valori osservato, simulato a 20 km, simulato a 4 km :
• andamenti orari
• andamenti delle medie, dei massimi e dei minimi giornalieri
• andamenti dei valori medi a ciascuna ora ( ‘giorno tipo’)
4) confronti più specifici tra vento misurato, simulato a 20 km, simulato a 4 km:
• rose dei venti
• conteggio delle calme di vento
Confronto con dati meteorologici forniti dalle REGIONIREGIONI/3
Per quali variabili viene effettuato il confronto?• Temperatura• Umidità• Intensità del vento• (Direzione del vento) non tutte le analisi descritte….
Confronto con dati meteorologici forniti dalle REGIONIREGIONI/4
i OOOP CCCC
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PO
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Fractional Baias
Root Mean Square Error
Normalized mean square error of the Normalized Ratios
Mean square error of the Normalized Ratios
Index of Agreement
Correlation coefficient
Coefficient of determination
: Observed values set
oiC : Observed values setpiC : Predicted values set
Set di indici statistici utilizzati
)ˆ(ln
Oi
Pi
C
C
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Confronto con dati meteorologici forniti dalle REGIONIREGIONI/5
Confronto con dati meteorologici forniti dalle REGIONIREGIONI/6
Indici statistici calcolati per ogni stazione a quattro diverse ore della giornata (00,06,12,18)
Indici statistici calcolati per RAMS (nero) e LAPS (rosso) per ogni stazione a quattro diverse ore della giornata (00,06,12,18)
Vitali et al. Poster presentation at the 13th International Conference on Harmonisation within Atmospheric Dispersion Modelling for Regulatory Purposes. Paris, June 2010.
REGIONE FRIULI VENEZIA GIULIA
Confronto con dati meteorologici forniti dalle REGIONIREGIONI/7
REGIONE LOMBARDIA/1
Dal 2009 i dati misurati dalla Rete vengono validati quotidianamente, attraverso un insieme di test automatici e non.
I dati per gli anni 2003, 2005, 2007 ci sono stati forniti per 38 stazioni (dati controllati da Christian Lussana).
Milano, ARPA LOMBARDIA , 12 novembre 2010
Confronto con dati meteorologici forniti dalle REGIONIREGIONI/8
REGIONE LOMBARDIA/2
Temperatura
)(5.0 PO
PO
CC
CCFB
-0,015
-0,01
-0,005
0
0,005
0,01
0,015
0,02
0,025
0,03
0,035
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all - LAPS
all - RAMS
Confronto con dati meteorologici forniti dalle REGIONIREGIONI/9
REGIONE LOMBARDIA/3
Velocità del vento
)(5.0 PO
PO
CC
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all - LAPS
all - RAMS
Confronto con dati meteorologici forniti dalle REGIONIREGIONI/10
REGIONE LOMBARDIA/3
rosso: QA e meteo coincidentiazzurro: QA e meteo rappresentativi della stessa areaverde : interessanti per QA
• Risultati soddisfacenti nelle aree costiere, pianeggianti e collinari.
• Errori crescenti al crescere della complessità orografica (confronto con le stazioni localizzate nelle valli ed a quote elevate).
• Qualità dei risultati condizionata dalla densità e dalla rappresentatività delle stazioni SYNOP/METAR (risultati migliori in Friuli che in Piemonte).
• Incompatibilità di alcune postazioni di misura delle reti regionali con stazioni della rete SMAM che possono rendere problematici i confronti.
• Generale miglioramento dei campi meteorologici analizzati da LAPS rispetto ai campi di background generati da RAMS.
Cosa abbiamo imparato…
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