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Previsioni stagionali per l’agricoltura e l’ambiente
Carlo Cacciamani, Valentina Pavan e Stefano Marchesi
ARPA-SIM, Emilia-Romagna
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Obiettivo: Verifica di fattibilità delle previsioni stagionali agronomiche per il Nord Italia
Schema della catena previsionale
PREVISIONI METEOROLOGICHE STAGIONALI DI ENSEMBLE AD ALTA RISOLUZIONE
(VALORI STAGIONALI)
WEATHER GENERATOR
(VALORI GIORNALIERI)MODELLI AGRONOMICI
(CRITERIA)
PREVISIONE DI RESA PER IL NORD ITALIA
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Linea di sviluppo CLIMAGRI
Costruzione di un modello di downscaling statistico per il Nord Italia (valori medi stagionali) applicato al data-set di previsioni stagionali di ensemble di tipo multi-model DEMETER e verifica delle capacità predittive.
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Il modello di downscaling statistico
PREDITTANDI LOCALI
“PREVISIONE”
PREDITTORI DI LARGA SCALA
“PREVISIONE”
PREDITTANDI LOCALI
ANALISIREGRESSIONE
LINEARE MULTIPLA
PREVISIONE DELL’ANOMALIA
STAGIONALE
PREDITTORI DI LARGA SCALA
RI-ANALISI
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Data-set utilizzati
• Larga-scala OSS: Ri-analisi ECMWF ERA-40
• Previsioni larga-scala: Data-set DEMETER
• Analisi precipitazione Nord Italia:UCEA
• Analisi temperatura Nord Italia: UCEA
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Scelta PREDITTORI/PREDITTANDI
• PREDITTORI:
Prime 4 PC di Z500 e T850 sulla regione Euro-Atlantica
• PREDITTANDI:
Prime 4 PC dei campi superficiali (PREC, Tmin e Tmax) sul Nord Italia
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PREVISIONI DI LARGA-SCALA
In generale lo skill per le previsioni stagionali è basso su tutta l’Europa.
E’ necessario estrarre dalle previsioni dei GCM la parte caratterizzata da skill ed eliminare il rumore1. Combinando le previsioni di diversi modelli così da
massimizzare lo skill della previsione di ogni predittore
2. Non utilizzando tutti i predittori possibili
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ACC - Tmin
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ACC - Tmax
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ACC - Prec (UCEA)
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Ottimizzazione modello
Utilizzo di predittori di larga-scala diversi a seconda della stagione e del periodo considerato (modificazione della finestra spaziale di definizione delle PC)
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ACC - Estate (JJA) nuovo set di predittori
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Conclusioni
• E’ stato costruito e validato un modello di downscaling statistico per le previsioni meteorologiche per il Nord Italia
• I risultati ottenuti suggeriscono che sia possibile ottenere valori di skill previsionale significativi in alcune stagioni, soprattutto per Tmax e Tmin.
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Sviluppi futuri
ECMWF ‘SPECIAL PROJECT’ SPIT-SPIA
Collaboratori: ARPA-SIM, UCEA, CNMCA
Obiettivo: Produzione di previsioni stagionali agronomiche operative di ensemble per il Nord Italia.
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ACC - Prec (MAP)
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ACC - Prec (MAP-ricostruita)
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Copertura spaziale delle stazioni utilizzate nell’analisi MAP (www.map.meteoswiss.ch)