1 COLLECTION OF OCEANOGRAPHIC DATA SETS IN THE NORTHERN ADRIATIC SEA AND EFFECTS OF CLIMATE CHANGE: PRELIMINARY RESULTS Aniello RUSSO , Alessia MONETA ULR ConISMa Università Politecnica delle Marche Dip. di Scienze del Mare , Ancona Federica GRILLI, Elio PASCHINI CNR – Istituto di Scienze Marine, Ancona Mauro BASTIANINI, Giorgio SOCAL CNR – Istituto di Scienze Marine, Venezia
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1 COLLECTION OF OCEANOGRAPHIC DATA SETS IN THE NORTHERN ADRIATIC SEA AND EFFECTS OF CLIMATE CHANGE: PRELIMINARY RESULTS Aniello RUSSO, Alessia MONETA ULR.
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COLLECTION OF OCEANOGRAPHIC DATA SETS IN THE NORTHERN ADRIATIC SEA
AND EFFECTS OF CLIMATE CHANGE: PRELIMINARY RESULTS
Aniello RUSSO, Alessia MONETAULR ConISMa Università Politecnica delle MarcheDip. di Scienze del Mare , Ancona
Federica GRILLI, Elio PASCHINICNR – Istituto di Scienze Marine, Ancona
Mauro BASTIANINI, Giorgio SOCALCNR – Istituto di Scienze Marine, Venezia
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Climatologia stagionale del bacino adriatico
1961÷1990
1991÷2005
Proprietà termoaline
Caratteristiche biogeochimiche
MEDAR/MEDATLAS 2002
Analisi delle variazioni termoaline riscontrate in nord Adriatico
Schema dell’analisi finora effettuata
-
Dataset CNR-ISMAR (Ve+An)
Climatologia bimensile proprietà termoaline del nord Ad.(1961-1990)
Climatologia bimensile proprietà termoaline del nord Ad.(1991-2005)
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Materiali e metodiMEDAR/MEDATLAS: Data base e Atlante di parametri oceanografici
del Mar Nero e del Mediterraneo
I dati inerenti il bacino Adriatico utilizzati nell’analisi climatologica 188 crociere
E’ stato effettuato un ulteriore controllo di qualità, che ha permesso di mettere da parte centinaia di stazioni (la massima parte
ripetizioni) e numerosi dati non attendibili
I dati sono stati quindi divisi per diversi periodi dell’anno (trimestrali per l’analisi a scala di bacino, bimensili per l’analisi delle variazioni recenti sul NA), ed è stata effettuata una Analisi Oggettiva a diverse quote standard (sul bacino: superficie, 5, 10, 20, 30, 50, 100, 200 m e
Oltre 9000 stazioni di temperatura e salinità, molte altre sono in inserimento
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Procedura di Analisi OggettivaL’interpolazione orizzontale dei dati è stata effettuata seguendo la teoria dell’ optimal linear estimation, basata sul teorema di Gauss-Markov.La funzione di correlazione utilizzata è isotropica e ha la seguente espressione: C(r) = (1 - r2/a2) exp (-r2/2b2) , dove r2 = x2 + y2, a la distanza di zero-crossing, b la scala spaziale di decadimento. Questi parametri devono rispettare la condizione a > 2½b per generare un matrice di correlazione definita positiva. Dato che siamo interessati all’analisi climatologica, i parametri scelti sono stati piuttosto ampi: a = 100 km and b = 60 km. L’errore di misura è approssimato assumendo una varianza dell’errore del 10%. Le mappe sono state “blanked” dove la varianza dell’errore atteso supera il 20% (qui non si può fare sufficiente affidamento sui valori interpolati a causa della mancanza di dati). Per evitare correlazioni troppo alte, tutti i dati ricadenti entro un raggio di 7 km sono stati preliminarmente mediati. Sono stati scelti 10 punti influenzali e la risoluzione della griglia è un ventesimo di grado sia in latitudine che in longitudine.
12614 STAZIONI
MEDAR / MEDATLAS 2002
643418 QUOTE
12° E 13° E 14° E 15° E 16 ° E 17° E 18° E 19° E
40° N
41° N
42° N
43° N
44° N
45° N
46° N
6 8 1 0 1 2 1 3 1 4 1 5 1 6 1 8 2 0 2 2 2 4 2 6
12 ° E 13 ° E 14 ° E 15 ° E 16 ° E 17 ° E 18 ° E 19 ° E