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l’assimilazione dei dati per i modelli d’insieme

Il processo di assimilazione dei dati meteorologici mette a disposizione le condizioni iniziali per il calcolo delle previsioni meteorologiche numeriche. Queste condizioni iniziali rappresentano la stima più precisa possibile dello stato dell’atmosfera ad un determinato istante. Il principio fondamentale utilizzato è quello di combinare in modo intelligente numerosi dati di misura con informazioni provenienti dalle precedenti corse del modello numerico, affinché sia possibile ottenere uno stato dell’atmosfera e del terreno complessivamente e fisicamente coerente. I modelli di previsione d’insieme COSMO-1E e COSMO-2E di MeteoSvizzera sono costituiti da un insieme di simulazioni, calcolate a partire da condizioni iniziali e al bordo leggermente diverse fra loro. Per ottenere le necessarie condizioni iniziali MeteoSvizzera utilizza il sistema di assimilazione KENDA (Kilometer Scale Ensemble Data Assimilation), specificatamente sviluppato all’interno del consorzio COSMO.

Con il nome di «assimilazione dei dati» si designa quel processo che mette a disposizione le condizioni iniziali necessarie a “far partire” il calcolo di un modello numerico di previsione del tempo. Queste condizioni iniziali sono chiamate anche “l’analisi del modello”. Nel processo di assimilazione si combinano informazioni provenienti dalle precedenti corse del modello con i dati misurati in tempo reale di temperatura, pressione, umidità, direzione e velocità del vento, precipitazioni. Questa combinazione è necessaria perché i dati misurati non sono distribuiti in modo omogeneo sul dominio del modello numerico e non coincidono solitamente con i punti di griglia utilizzati dal modello per i suoi calcoli. Integrando le informazioni in tempo reale con quelle provenienti dalle corse del modello precedenti si riesce ad ottenere una stima dello stato dell’atmosfera ad un determinato istante, riferito ai punti di griglia del modello.

Nel caso di modelli numerici d’insieme, come COSMO-1E e COSMO-2E, non è sufficiente avere un solo stato iniziale, bensì è necessario avere un insieme di diverse condizioni iniziali, leggermente differenti fra loro. A MeteoSvizzera utilizziamo il sistema di assimilazione KENDA (Kilometer Scale Ensemble Data Assimilation) per calcolare tale insieme di condizioni iniziali. Per il modello COSMO-1E, che è ad alta risoluzione, il ciclo di assimilazione viene ripetuto ogni ora, utilizzando la griglia del modello a 1.1 km e i suoi 80 livelli, per ottenere un insieme di analisi costantemente aggiornato. Il metodo matematico utilizzato, chiamato Local Ensemble Transform Kalman Filter (LETKF), combina in modo intelligente le osservazioni e i dati misurati con le previsioni fornite da corse precedenti del modello, tenendo conto delle rispettive incertezze, per calcolare la stima migliore possibile dello stato dell’atmosfera e del terreno ad un determinato istante. Si ottiene in questo modo un insieme di analisi, leggermente diverse fra loro, che rappresentano l’incertezza della stima dello stato iniziale dell’atmosfera. Ogni 3 ore (00, 03, …, 21 UTC) il modello COSMO-1E viene «fatto partire» e inizia a calcolare proprio sulla base delle differenti analisi. Per ottenere le condizioni iniziali necessarie al calcolo del modello COSMO-2E, le analisi utilizzate per COSMO-1E sono interpolate ogni 6 ore (00, 06, 12 und 18 UTC) sulla griglia utilizzata da COSMO-2E che è di 2.2 km e non di 1.1 km.

I dati di misura che confluiscono nell’assimilazione

MeteoSvizzera utilizza nel ciclo di assimilazione numerosi dati e osservazioni provenienti sia da stazioni al suolo sia, soprattutto, quelli provenienti dall’atmosfera libera. Questo affinché sia possibile comporre un quadro, fisicamente consistente, che descriva nel migliore dei modi lo stato dell’atmosfera ad un determinato istante. Il sistema di assimilazione KENDA considera attualmente dati provenienti da stazioni al suolo, radiosonde, sensori montati su aerei (AMDAR e MODE-S), profilatori del vento, boe e navi. I dati provenienti dai radar meteorologici, che forniscono un importante contributo per la previsione delle precipitazioni nelle prime ore di previsione, sono assimilati con un processo separato, denominato Latent Heat Nudging (LHN).

MeteoSvizzera investe molte risorse per integrare nuovi dati nel ciclo di assimilazione. Al momento, nell’ambito del progetto EMER-Met, si sta studiando la possibilità di integrare i dati del vento provenienti dai LIDAR e quelli della temperatura provenienti dai radiometri.

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