Blending nowcasting radar e modelli numerici: applicazione ad un caso di studio - ARPA ...

GESTISCO

                                           Webinar 25/05/2021
                                      “Le previsioni meteorologiche e
                              l’allertamento sul territorio transfrontaliero”

Blending nowcasting radar e modelli numerici:
applicazione ad un caso di studio

Renzo Bechini (ARPA Piemonte)
renzo.bechini@arpa.piemonte.it

Giulio Camisani (ARPA Lombardia)
g.camisani@arpalombardia.it

 Progetto: GESTI.S.CO. - GESTIone e coordinamento delle emergenze e delle catastrofi Senza COnfini – id 475062 - Asse 5 Obiettivo Specifico 5.1.

GESTISCO

                   Predicibilità
• La natura caotica dell'atmospfera
  implica un limite teorico della
  predicibilità (Lorenz, 1969)
• L'accuratezza dei metodi estrapolativi
  diminuisce rapidamente a causa della
  mancanza della fisica
• Il "cross-over time" si situa intorno alle
  2-3 ore

        Progetto: GESTI.S.CO. - GESTIone e coordinamento delle emergenze e delle catastrofi Senza COnfini – id 475062 - Asse 5 Obiettivo Specifico 5.1.

GESTISCO

                   Predicibilità
• La natura caotica dell'atmospfera
  implica un limite teorico della
  predicibilità (Lorenz, 1969)
• L'accuratezza dei metodi estrapolativi
  diminuisce rapidamente a causa della
  mancanza della fisica
• Il "cross-over time" si situa intorno alle
  2-3 ore

        Progetto: GESTI.S.CO. - GESTIone e coordinamento delle emergenze e delle catastrofi Senza COnfini – id 475062 - Asse 5 Obiettivo Specifico 5.1.

Mosaico radar

        Oltre ai radar gestiti da Arpa Piemonte:
             • Bric della Croce (Torino)
             • Monte Settepani (Savona)

        •Mosaico Meteo Svizzera
        •Mosaico Meteo France
        •Mosaico nazionale DPCN
        (Dipartimento di Protezione Civile)

Nowcasting basato su optical flow

Horn-Schunck optical flow
• Variational method based on the brightness
  constancy assumption:

• Global smoothing to ensure filling in the
  motion estimate from nearby gradient
  constraints:

• Backward advection with bi-cubic
  interpolation

Modello numerico

MOLOCH
Modello numerico a mesoscala sviluppato
da CNR-ISAC e operativo presso il
sistema previsionale di ISPRA:
• previsioni spazialmente dettagliate
• rappresentazione esplicita dei fenomeni
  convettivi

Collaborazione ARPA Lombardia - ISPRA:                  Immagine da www.isprambiente.gov.it/

Estrazione campi di precipitazione ad alta risoluzione spaziale (2,5 km)
e temporale (5 minuti) centrati sull’area transfrontaliera
Due corse giornaliere: 00 UTC e 12 UTC con previsione da +12 h a
+36 h

Blending

Nowcasting

                                                   NWP

      0      +1h     +2h   +3h   +4h   +5h   +6h

          BLENDING

                   Seamless NWC+NWP

Blending

●   Import radar NetCDF file con riflettività estrapolata fino a 2 ore (passo 10 min), con
    risoluzione di 1.25 km
●   Import forecast modello fino a 6 ore (passo 10 min), con risoluzione di 2.5 km
●   Conversione precipitazione modello in riflettività
●   w_time = 1 - (T_fcst-dt)/(7200-dt); dt = 600, T_fcst = 0, 600, 1200, 1800, …
     ○   w_time = 1 per FCST+10’; w_time = 0.5 per FCST+60’; w_time = 0 per FCST+120’
●   blended_zh= w * radar_zh + (1-w) * model_zh

Caso di studio
3 Luglio 2020

Nowcasting basato su optical flow

Modello numerico

Blending

Nowcasting basato su optical flow

Modello numerico

Blending

Conclusioni e sviluppi futuri
Il caso di studio mostra la validità dell’approccio della previsione tramite
blending, potenzialmente migliorativa rispetto alle singole componenti
(estrapolazione radar e modello numerico)

Sperimentazione da completare con validazione quantitativa mediante
confronto con dato pluviometrico

Utilizzo della libreria open-source Py-STEPS per l'estrapolazione radar con
metodi spettrali (SPROG) per un trattamento diversificato delle varie scale
spazio-temporali

Composizione della previsione blended con pesi in funzione non lineare del
tempo

Integrazione della previsione blended su piattaforma LIRIS a supporto della
previsione e del monitoraggio meteoidrologico