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PROGETTO FINALIZZATO CAMBIAMENTI CLIMATICI E AGRICOLTURA "CLIMAGRI"

SOTTOPROGETTO 2 - Agricoltura italiana e cambiamenti climatici

TEMATICA 2.7:

Definizione di sistemi di "downscaling" di modelli globali di previsione stagionale per l'utilizzo a valle di modelli agrometeorologici a scala nazionale.

Responsabile della ricerca : Dott. Carlo Cacciamani - Agenzia Regionale Prevenzione e Ambiente (Bologna)

1. FINALITA' DELLA RICERCA

Il mondo dell'agricoltura esprime da sempre una domanda molto sostenuta di previsioni meteorologiche a medio-lungo termine, ritenute essenziali per la corretta programmazione delle coltivazioni, per l'esecuzione degli interventi tecnici in campo, per la migliore gestione commerciale dei prodotti e delle scorte di derrate.

Conoscere con anticipo i caratteri qualitativi delle distribuzioni di precipitazione e temperatura al suolo dei 3 - 4 mesi futuri, con il relativo grado di affidabilità, permetterebbe dunque una stima dei rischi climatici per le colture, una migliore pianificazione delle specie da coltivare o delle cultivar idonee alla stagione, dell'eventuale fabbisogno d'acqua irrigua, della durata dei cicli produttivi e dei livelli di resa potenziale conseguibili nelle diverse aree geografiche italiane. Inoltre, la disponibilità di prodotti previsionali a lungo termine scalati sul territorio nazionale consentirà l'impiego, con un grado di affidabilità misurabile, di modelli specificamente agrometeorologici basati sulle previsioni stagionali stesse, il che potrà aumentarne l'efficacia in termini di applicazione mirata al mondo agricolo, anche in vista della salvaguardia dei redditi agricoli e dell'ambiente.

Lo sviluppo di previsioni meteorologiche stagionali sperimentali per l'agricoltura a livello nazionale, utilizzando le uscite dei modelli numerici globali (GCM) accoppiati atmosfera-oceano, costituisce una novità assoluta per l'Italia e apre prospettive interessanti in ambito agrometeorologico ai fini della programmazione dell'attività agricola. Le previsioni stagionali, infatti, possono produrre al momento indicazioni su quanto la piovosità e la temperatura al suolo si discosteranno dalle medie stagionali ed in quali aree avverranno tali variazioni.

In Italia al momento, pur essendo accessibili agli operatori dell'agricoltura diverse fonti di informazione e previsione agrometeorologica tra cui p.e. il Bollettino Agrometeorologico Nazionale prodotto da Ucea-Mipaf e quello regionale per l'Emilia-Romagna prodotto da Arpa-Smr, non sono disponibili informazioni per il mondo agricolo basate specificamente sulle previsioni stagionali.

I principali interrogativi da sciogliere nel corso del progetto sono:

1.       Quanto sono idonei gli attuali strumenti di previsione stagionale (Modelli Numerici Globali a SST prescritta e i più attuali Modelli accoppiati Atmosfera-Oceano) nel prevedere grandezze meteorologiche al suolo di possibile interesse per l'agricoltura ?

2.       In che condizioni si  hanno le migliori "perfomances" ?

3.       Quali sono i limiti di uso  delle previsioni stagionali dei parametri al suolo ?

4.       Quali filtri spazio-temporali occorre applicare ai dati previsti a tale scadenze lunghe per avere un livello almeno minimale di predicibilità  ?

2.      DESCRIZIONE  DELLA RICERCA ARTICOLATA NEI TRE ANNI

Obiettivo generale:

Inizialmente, almeno per il primo anno della ricerca, verrà utilizzato il data set di previsioni stagionali PROVOST  (Provost: Prediction of climate variations on seasonal to interannual timescales, Palmer et al., 2000) realizzate dal Centro Meteorologico Europeo di Reading (ECMWF) all'interno dell'omonimo progetto di ricerca finanziato dalla EU ed al quale hanno partecipato 11 partner europei. Le previsioni stagionali fornite da ECMWF all'interno del progetto Provost (il data set è disponibile su CD-ROM realizzato da ECMWF, Becker, 1998) contengono "ensemble" di simulazioni di lunghezza 4 mesi aventi temperatura superficiale del mare osservata (SST prescritta) nel periodo 1979-1993 (si veda appendice).  

In un secondo momento verranno anche analizzati, ove disponibili, le simulazioni stagionali di modelli accoppiati atmosfera-oceano, eventualmente disponibili o da altri progetti europei a cui aderisce ECMWF (es. DEMETER), o da altri partner del progetto CLIMAGRI (ad esempio i prodotti di seasonal forecast messi a disposizione da ING, vedasi scheda del dott. Navarra), o infine utilizzando i prodotti di Seasonal Forecast  attualmente operativi ad ECMWF. In tale ultima eventualità sarà necessario attivare una collaborazione con ECMWF per stabilire le modalità di utilizzo dei prodotti del Seasonal Forecast del Centro. Una discussione in tal senso è già iniziata (presi contatti con la Dott.ssa Ferranti dell'Operational Department di ECMWF) e verrà approfondita durante il corso del progetto.

L'intero progetto verrà sviluppato in due Fasi separate. La fase 1 verrà sviluppata il primo anno del progetto mentre la fase 2 nei rimanenti due anni.

Primo anno: Fase 1

Studio della qualita' delle previsioni stagionali direttamente prodotte dai modelli di circolazione generale dell'atmosfera (GCM);

La Fase 1 prevede lo studio della qualità delle previsioni stagionali di Provost così come esse sono prodotte (Direct Model Output, DMO), senza applicare alcun post-processing o downscaling di tipo statistico alle stesse. Tale studio, che può sembrare di semplice attuazione, non è mai però stato realizzato nel nostro paese e quindi risulta essere di estremo interesse, oltre che propedeutico ad ogni tipo di post-elaborazione successiva.

Secondo e terzo anno : Fase 2

Definizione di un insieme di variabili, previste dai GCM, che siano utili predittori internamente a schemi di downscaling di tipo dinamico-statistico;

La Fase 2 consiste nella definizione di una tecnica di downscaling di tipo statistico che permetta di migliorare le previsioni dirette di Provost. Si pensa di realizzare tale metodologia avendo preventivamente:

1. "stratificato" i dati osservati per "tipi di tempo al suolo";

2. definito in corrispondenza (up-scaling), dei "Pattern di Circolazione Atmosferica, ACP" che determinano l'occorrenza di tali regimi.

Se tali regimi di weather osservati sono "solidi" e permettono di definire degli ACPs sufficientemente differenziabili gli uni dagli altri, sarà allora possibile (procedura opposta alla precedente):

3.  classificare i campi in quota previsti dalle simulazioni stagionali di Provost (o di altre catene modellistiche eventualmente disponibili) internamente (o no) a tali  ACPs "osservati";

4.       eseguire dei "composite" dei parametri al suolo e valutare "a posteriori" se la frequenza di occorrenza di tali "composite" è simile a quella di occorrenza dei regimi di tempo osservati.

Infine, una volta definiti gli ACPs (2) a partire dai regimi di tempo al suolo (1), sarà possibile ipotizzare uno o più metodi quantitativi di downscaling, basati ad esempio su regressioni multiple del tipo step-wise o similari, che permettano di definire oggettivamente delle previsioni stagionali dei parametri al suolo "down-scaled" e quindi più rispondenti alle grandezze osservate.

Tali grandezze al suolo prodotte dal downscaling saranno messe a confronto con le previsioni numeriche delle simulaizoni di Provost (DMO) per valutare l'impatto dello schema di adattamento statistico utilizzato.

3.      OBIETTIVO DETTAGLIATO DEL PRIMO ANNO

Fase 1: Studio della qualita' delle previsioni stagionali direttamente prodotte dai modelli di circolazione generale dell'atmosfera (GCM).

1.Costruzione del data set dei dati osservati nel periodo di 15 anni di Provost-ECMWF.

2.Valutazione della qualità delle simulazioni del data set Provost nel prevedere i parametri al suolo di T2m e Prec24 sul territorio nazionale (analisi dei Direct Model Output, DMO); (parametri mediati mensilmente o stagionalmente sull'intero periodo 1979-1993). Questo step sarà svolto mediante la definizione di indici oggettivi statistici di qualità (es: bias scores, threat scores ecc, tabelle di contingenza);

3.Analisi comparativa della qualità delle simulazioni in relazione all'occorrenza di anomalie climatiche (es: el Nino).

4.      BIBLIOGRAFIA ESSENZIALE

L'intero volume n. 126 di Luglio 2000 di Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society (parte B) è dedicato alla discussione dei risultati di Provost e alla problematica del Seasonal Forecast.

Brankovic C. e T. N. Palmer, 2000: Seasonal skill and predictability of ECMWF PROVOST ensembles. Q. J. Roy. Met. Soc., 126, 203;

Brankovic, C., and T.N.Palmer, 1997: Atmospheric seasonal predictability and estimates of ensemble size. Mon. Weather Rev., 125, 859-874;

Becker, B.D. 1998: ECMWF seasonal ensemble simulations on CD-ROM. WMO Bull., 47, 276-280

APPENDICE:

DATI UTILIZZATI NEL PROGETTO

I dati necessari per la validazione delle previsioni stagionali:

A) Osservazioni e/o analisi oggettive:

*      Osservazioni giornaliere dei parametri di T2m (Tmax, Tmin, Tmed) e Precipitazione accumulata sulle 24 ore (Prec24) sull'intero territorio nazionale (Fonte: UCEA). Periodo di disponibilità dei dati: (almeno dal 1979 --->oggi); A tali dati si potranno unire, limitatamente alla regione Emilia Romagna, dati giornalieri degli stessi parametri a densità maggiore (dati idrografico);

*      Analisi giornaliere di T2m e Prec24 su un reticolato regolare di punti che coprono il territorio nazionale (fonte: UCEA). Periodo: (almeno dal 1979 ---->oggi);

*      Analisi giornaliere di Prec24 sul Nord Italia ad elevatissima risoluzione spaziale (0.2*0.2 gradi). Fonte: ETH (disponibili ad ARPA-SMR, periodo 1971-1993);

*      Analisi giornaliere a scala europea di ECMWF (ERA-15) ottenute dal data set della Rianalisi di ECMWF. Periodo 1979-1993. (disponibili su CD-rom ad ARPA-SMR ad una risoluzione leggermente degradata, altrimenti prelevabili da ECMWF), Risoluzione 2.5*2.5 gradi;

*      Analisi giornaliere della rianalisi NCEP. Periodo 1960-1999, risoluzione 2.5*2.5.(disponibili già ad ARPA-SMR)

Dati di previsione di AOGCM:

*      Simulazioni di AOGCM numeriche di ensemble realizzate nell'ambito del progetto UE PROVOST;

 

Caratteristica del data set di Provost:

Ensemble di 9 simulazioni per ogni stagione per l'intero periodo di 15 anni della Rianalisi ECMWF  (ERA- 15).
      
- Modello: ECMWF - T63L31 
      
- IC: ore 12Z ERA-15 
      
- Durata delle integrazioni: 4 mesi (+1 o +9 giorni); 
      
- Stagioni: Winter: DJFM; Spring: MAMJ; Summer: JJAS; 
      
- Autumn: SOND. 

      
- Boundary condition al bottom: SST prescritte (osservate).  

*      Quando disponibili, simulazioni di ensemble realizzate nell'ambito del progetto DEMETER (ARPA-SMR partecipa a tale progetto come "end user")

 Simulazioni Numeriche di AOGCM sviluppati da gruppi di ricerca italiani (modello accoppiato atmosfera-oceano  sviluppato presso l'Istituto Nazionale di Geofisica, Dott. Antonio Navarra)

*      Simulazioni stagionali operative del modello accoppiato atmosfera-oceano presso ECMWF (occorre definire un agreement con ECMWF)  

 

DOCUMENTI

Le previsioni stagionali - Workshop 7-8 Marzo 2002 

* Relazione I° Anno

*  Definizione di sistemi di downscaling di modelli globali di previsione stagionale per l'utilizzo a valle di modelli agrometeorologici a scala nazionale - Workshop Cagliari 16-17 Gennaio 2003 - 

* Scheda informativa sull'attività al 30/04/2003

* Relazione II° Anno

 

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