Si terrà a Milano, dal 15 al 19 febbraio, in presenza, il quarto convegno nazionale di meteorologia organizzato da AISAM (Associazione Italiana di Scienze dell'Atmosfera e Meteorologia). Il Congresso Nazionale sarà ospitato dall'Università di Milano (presso l'Aula Magna dell'Università degli Studi di Milano in Via Festa del Perdono 7 - 20122 Milano) e si propone come un momento di incontro per la comunità scientifica italiana che si occupa a vario titolo di scienze dell’atmosfera, meteorologia e climatologia e si configura come occasione preziosa per promuovere una riflessione su tematiche mai come ora attuali e urgenti. L’appuntamento si inserisce tra le numerose attività di AISAM per accompagnare, a beneficio di tutta la società, lo sviluppo in Italia delle Scienze dell’Atmosfera e della Meteorologia in tutti gli ambiti possibili, realizzando e offrendo opportunità e strumenti per l’incontro, la conoscenza reciproca, la collaborazione, nonché lo sviluppo e la valorizzazione – culturale, scientifica, educativa, tecnologica, professionale e imprenditoriale – di tutti i soggetti interessati. Vedi il programma online I contributi del LaMMA Molte le tematiche coperte dai diversi contributi scientifici in cui partecipano ricercatori LaMMA. Di seguito un elenco con una breve sintesi. Verso la prima rete di disdrometri in Italia: presentazione del gruppo di lavoro e dei risultati di una prima applicazione 15/Feb/2022 - Contributo orale Il contributo presenta i risultati della validazione dei prodotti di precipitazione satellitari della missione NASA/JAXA Global Precipitation Measurement (GPM) tramite questi sensori, illustrando le potenzialità di una rete disdrometrica in Italia. Lo studio è stato condotto utilizzando 7 disdrometri con elaborazione delle misure centralizzata ed omogenea su un intervallo temporale di 6 anni. Prime misure dalla rete operativa GNSS-meteo sul Mediterraneo nord occidentale 15/Feb/2022 - Poster Le tecniche di stima di vapore acqueo atmosferico tramite segnali GNSS sono ormai consolidate e rientrano nell’ambito di un’area tematica nota come GNSS-Meteorology e si utilizzano misure di reti di ricevitori di tipo scientifico, predisposte per scopi geodetici e di posizione nota, per stimare il ritardo dei segnali introdotto dalla propagazione attraverso la troposfera. Il crescente numero di costellazioni e l’evoluzione dei sistemi di navigazione globale ha portato a nuovi ricevitori, con precisioni sempre più elevate. Recentemente, nell’ambito di alcuni progetti europei quali PROTERINA-3E e PROFUMO, sono state installate alcune stazioni GNSS-meteo su navi di linea che percorrono sistematicamente rotte nel Mediterraneo nord occidentale, con lo scopo di dimostrare la fattibilità operativa di tali misure anche da piattaforme mobili in mare. Le stazioni possiedono un ricevitore GNSS compatibile con i segnali delle costellazioni globali GPS, Galileo, Glonass, Beidou, e sensori che misurano pressione, temperatura, umidità ed intensità di precipitazione. L’aspetto innovativo del presente lavoro è l’applicazione di tecniche GNSS-meteo su sensori mobili, di cui ovviamente non è fissa, quindi nota a priori, la posizione, che è necessario calcolare istante per istante, insieme ai vari contributi che influiscono sul segnale GNSS. I test mostrati sono effettuati a partire dai codici MG-APP (Institute of Geodesy and Geopysics), GLAB (Universitat Politecnica de Catalunya per conto dell’Agenzia Spaziale Europea) e TRACK (MIT). Previsioni giornaliere di pioggia sulla Toscana: verifica e transizioni a una modalità probabilistica 15/Feb/2022 - Poster Il lavoro descrive il sistema di verifica con approccio per classi multiple dei cumulati di precipitazione media forniti quotidianamente per le 26 aree di allertamento meteo della regione Toscana. Questo metodo permette l'individuazione di un indice di accuracy per tutte le previsioni e anche per ogni classe di precipitazione. I dati relativi a 5 anni di verifica (2017-2021) rappresentano un campione sufficientemete corposo, e i valori di accuracy rappresentano anche la percentuale che l'evento previsto si verifiche realmente. Questo permette di conferire valore "probabilistico" alle previsioni che vengono forntite, affrendo agli utenti della previsione stessa uno strumento aggiuntivo nel loro processo di "decision making". Assegnazione dinamica dell’incertezza per assimilazione dati nel modello numerico WRF 16/Feb/2022 - Contributo orale La procedura d’assimilazione standard per il modello numerico WRF prevede alcuni controlli preliminari, che per alcuni tipi di osservazioni, come quelle radar-meteorologiche, risulta particolarmente limitante. Il modo più semplice per ovviare a quest’inconveniente consiste nell’aumentare artificiosamente l’incertezza delle osservazioni da assimilare, in modo da limitarne il rigetto. Così facendo si abbassa però anche il peso delle osservazioni in linea con il modello, che quindi avrebbero rafforzato una previsione almeno localmente e per quelle variabili già buona. Un simile aumento dell’incertezza resta in ogni caso un intervento arbitrario che non offre a priori nessuna indicazione di quante osservazioni saranno “salvate” dall’esclusione. Per ovviare in una certa misura a questi inconvenienti è stata testata una nuova procedura per assegnare in maniera dinamica e mirata l’incertezza delle osservazioni, valutandone appunto lo scarto con quanto previsto dal modello dinamico. Partendo da un valore limite inferiore, basato sull’effettiva accuratezza dell’osservazione, l’incertezza di ogni dato che altrimenti sarebbe scartato viene aumentata fino al valore minimo che ne consenta l’assimilazione. Verranno quindi mostrati i risultati ottenuti seguendo questa procedura d’assimilazione, comparandoli con quelli della procedura standard e con particolare riferimento alle previsioni di pioggia. La caratterizzazione meteorologica di aree critiche per inquinamento da PM10 17/feb/2022 - Poster In questo studio si presentano alcuni risultati relativi alle aree più critiche per l’inquinamento da PM10 del territorio toscano, nel periodo 2016-2020. In particolare sono state analizzate le serie storiche di concentrazione di PM10 misurata in sei stazioni di monitoraggio della qualità dell’aria e le corrispondenti stime di Hmix. Tale parametro può essere stimato mediante modelli numerici e utilizzato nell’ambito delle misure di contenimento del PM10. Presso il Consorzio Lamma è stata sviluppata una configurazione operativa dei modelli WRF-CALMET che fornisce previsioni a 72h su griglia con passo ad 1 km. Su richiesta della Regione Toscana e in collaborazione con ARPAT, è stato sviluppato un sistema di allerta, basato su un indice di criticità denominato ICQA. L'indice tiene conto sia della concentrazione di PM10 misurata negli ultimi giorni, sia delle previsioni a tre giorni di Hmix e di precipitazione. Il periodo di attivazione del sistema di allerta va da novembre a marzo, ed è operativo dall’inverno 2016-2017. In questo lavoro, si presenta un'analisi dei risultati ottenuti nell’arco del quinquennio 2016-2020, nelle aree di maggiore criticità per l’inquinamento da PM10 del territorio toscano. Le dinamiche atmosferiche all’origine di condizioni favorevoli ad elevati valori di concentrazione di PM10 17/feb/2022 - Poster Si presenta l’analisi meteorologica di alcuni casi studio specifici per illustrare nel dettaglio il ruolo dei vari fattori meteorologici nel determinare eventi di rilevante diluizione degli inquinanti o, all’opposto, il realizzarsi di eventi di superamento delle soglie di particolare severità. L'analisi si base in particolare sulla previsione dell'altezza dello strato di rimescolamento (mixing layer height - Hmix), strettamente legata ai processi di diluizione o di accumulo di inquinanti nei bassi strati dell’atmosfera, e che pertanto risulta uno dei parametri meteorologici più rilevanti per la qualità dell’aria. Presso il LaMMA, tale grandezza è valutata quotidianamente grazie ad una catena operativa di modellistica numerica che copre tutto il territorio della Regione Toscana. I dati di Hmix prodotti nei recenti cinque anni di attività di tale catena di modelli, sono analizzati in concomitanza con le rilevazioni ARPAT dei livelli di concentrazione del particolato PM10. Tipi di Circolazione Atmosferica e mareggiate lungo la costa del Mar Tirreno Settentrionale 17/feb/2022 - Poster I cambiamenti climatici impattano in modo significativo anche sulle aree costiere dove l’innalzamento del mare può combinarsi a mareggiate sempre più intense. Il litorale costiero del Mar Tirreno Settentrionale, fortemente urbanizzato, può risultare particolarmente vulnerabile. E’ nato quindi il bisogno mettere a punto uno strumento operativo di analisi climatologica in grado di descrivere le caratteristiche climatiche favorevoli ad importanti episodi di mareggiata e per verificare eventuali trend dovuto ai cambiamenti climatici. Questo strumento è rappresentato dalle Classificazioni dei Tipi di Circolazione atmosferica che consentono di descrivere le relazioni esistenti tra le circolazioni atmosferiche su larga scala e le variabili climatiche di superficie. Dopo un’attenda indagine statistica, è stato quindi possibile identificare la Classificazioni dei Tipi di Circolazione più performante a stratificare l’altezza d’onda massima lungo la costa tirrenica settentrionale. Questa classificazione, denominata SAN e composta da 9 Tipi di Circolazione, è stata quindi applicata all’analisi degli eventi intensi di altezza d’onda massima (SS90p) che definiscono le mareggiate. Per ogni Tipo di Circolazione è stata analizzata la predisposizione a produrre eventi meteo-marini intensi e i relativi trend climatici per 31 stazioni rappresentative di tratti costieri del Mar Tirreno settentrionale a rischio. A tal fine sono stati utilizzati due indici: EF (Effectiveness) che descrive la predisposizione di ciascun Tipo di Circolazione a produrre eventi intensi, ed EXPOT (EXtreme POTential) che descrive la frequenza di eventi di mareggiata per in ogni CT, utilizzato anche per evidenziare eventuali trend legati a fattori climatici. A convection-permitting and limited-area model hindcast driven by ERA5 data. -- Presentazione (.pdf) 18/Feb/2022 - Contributo orale Il lavoro descrive il dataset di reanalisi ad alta risoluzione (su maglia con passo di 2.5 km) realizzato tramite downsacaling dinamico delle reanalisi globali ERA5 con i modelli BOLAM e MOLOCH, sul territorio italiano per il periodo 1979-2020. L'analisi ha permesso di valutare le performance del dataset, valutando l'accuratezza nella stima di alcune variabili al suolo quali precipitazioni, temperatura a 2 metri dal suolo e direzione e velocità del vento a 10 metri dal suolo. I risultati mostrano una riduzione dell'errore quadratico medio nella stima della precipitazioni annuale che passa da 315 mm/anno per ERA5-Land a circa 300 mm/anno per il dataset prodotto con MOLOCH. L'analisi di alcuni casi studio dimostrano come il trattamento esplicito di alcuni parametri possa determinare un miglioramento nella stima delle precipitazioni estreme; inoltre, si evidenziano alcuni bias nella stima delle temperature a causa di un bug riscontrato nei codici di BOLAM/MOLOCH nel pre-processamento dei dati ERA5 utilizzati per inizializzare le simulazioni ad alta risoluzione.