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NinJo User Group Meeting 2023
MeteoSvizzera-Blog | 28 settembre 2023
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Settimana scorsa a Uppsala, Svezia, si è svolta la 16ma edizione del NUG (NinJo Users Group) Meeting, la riunione dei Paesi ed enti membri del consorzio NinJo.

Foto di gruppo
Foto di Gruppo. Fotografia: Jonas Jardfelt (SAF)
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NinJo è il principale software utilizzato in nelle sale previsioni di MeteoSvizzera. Grazie ad esso chi lavora in sala previsioni può visualizzare un’infinità di dati: dalle osservazioni satellitari e radar alle misure delle stazioni al suolo ai campi dei modelli numerici di previsione a breve/medio termine. Le previsioni visualizzate possono essere deterministiche o di ensemble, i diversi layer visualizzabili spaziano dal “semplice” layer satellitare al più complesso ensemble layer. Ogni layer ha uno scopo ben preciso ed è stato sviluppato nel corso degli anni per poter favorire una visualizzazione ottimale dei dati in questione.

NUG in sessione
Fig. 1: Foto scattata durante una sessione. (Jonas Jardfelt (SAF))

Il software è sviluppato in comune dai servizi meteorologici nazionali di Danimarca, Germania, Canada e Svizzera, nonché dalle forze armate tedesche. NinJo è utilizzato su licenza ad esempio dal servizio meteorologico sudafricano, da quello spagnolo e dal servizio meteorologico dell’esercito svedese. L’anno scorso il NUG ha avuto luogo a Locarno, come riassunto in questo blog.

Il sistema di favoriti

Quando viene acceso NinJo, il/la previsore/a deve già compiere le prime scelte: che dati possono essere utili per costruire al meglio la previsione di oggi? Si parte sempre dalle osservazioni ovviamente, lo stato attuale dell’atmosfera, la “realtà” (anche le osservazioni hanno un certo margine di errore). Si prosegue poi analizzando i dati dei modelli numerici di previsione seguendo la tecnica del “forecast funnel” (processo previsionale). “Funnel” letteralmente significa “imbuto”; il perché lo si nota dalla figura sottostante. Il tempo speso nell’analisi è inversamente proporzionale alla scala spaziale: prima si analizzano i sistemi meteorologici su scala emisferica, per poi passare a scala sinottica ed infine a mesoscala.

Fig. 2: Il forecast funnel. National Weather Service, NOAA
Fig. 2: Il forecast funnel. ( National Weather Service, NOAA)

Per poter orientare il previsore in questo mare di dati, in NinJo viene utilizzato un sistema cosiddetto di favoriti. Prima però un po’ di terminologia: una scena (Scene) contiene normalmente al massimo 3 layer ed è una singola immagine; una finestra principale (Mainwindow) è una finestra di NinJo che contiene normalmente due o più scene, mentre una sessione (Session) è un insieme di Mainwindow. È chiaro che il/la meteorologo/a non può all’inizio di ogni turno caricare singolarmente ogni singolo layer per costruire ciò che vuole vedere: per questo motivo viene utilizzato il sistema di favoriti, delle raccolte di finestre mirate a coprire ogni necessità di consultazione dati legata alla previsione attuale.

Fig. 3: la finestra di scelta dei favoriti NinJo.
Fig. 3: la finestra di scelta dei favoriti NinJo. (NinJo@MeteoSwiss)

Di seguito qualche esempio di favoriti NinJo:

Fig. 5: animazione del TRT (Thunderstorm Radar Tracking, ellissi colorati), il nostro algoritmo di riconoscimento delle celle temporalesche (il cosiddetto “patatometro”) e delle regioni di allerta durante una situazione temporalesca.
Fig. 5: animazione del TRT (Thunderstorm Radar Tracking, ellissi colorati), il nostro algoritmo di riconoscimento delle celle temporalesche (il cosiddetto “patatometro”) e delle regioni di allerta durante una situazione temporalesca. (NinJo@MeteoSwiss)

Insomma, NinJo è un vero e proprio divoratore di dati, altamente configurabile e fedele compagno nell’aiutarci a fare le previsioni.