I Modelli di Previsione dei Mari Regionali Italiani utilizzati nel progetto PRIMI E.Napolitano(A), R.Sorgente (C), L.Fazioli (C), A.Olita (C) R.Iacono.

I Modelli di Previsione

dei Mari Regionali Italiani utilizzati nel progetto

PRIMIE.Napolitano(A), E.Napolitano(A), R.Sorgente (C) , L.Fazioli (C) , A.Olita (C)R.Sorgente (C) , L.Fazioli (C) , A.Olita (C)

R.Iacono (A), A.Guarnieri (B) , P.Oddo (B) R.Iacono (A), A.Guarnieri (B) , P.Oddo (B)

(A) ENEA UTMEA_CLIM (Unità Tecnica di Modellistica Energetica e Ambientale- Laboratorio di Clima)(A) ENEA UTMEA_CLIM (Unità Tecnica di Modellistica Energetica e Ambientale- Laboratorio di Clima)

(B)INGV Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia, Bologna(B)INGV Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia, Bologna

(C)CNR - Istituto Ambiente Marino Costiero , Oristano(C)CNR - Istituto Ambiente Marino Costiero , Oristano

INGV

Implementazione nuovo metodo per assimilazione dati OS

CNR ISMAR-ISAC(A. Griffa, E. Zambianchi)

CNR

Modelli Regionali Italiani

TYRR-TYRR-POMPOM

SCRMFSSCRMFS

AREAREGG

1) MFS- Model: Risoluzione spaziale 1/16° x 1/16°; risoluzione temporale 1d 2) ECMWF data: Risoluzione spaziale 1/4° x 1/4°; risoluzione temporale 6h 3) SKIRON data: Risoluzione spaziale 1/10° x 1/10°; risoluzione temporale 1h

ModelloRisoluzione

spazialeForzanti marini

Forzanti atmosferici

POM-TYRROrizzontale 2km

Verticale 40 σ MFS1671 (INGV)

ECMWF

SCRMFSOrizzontale 3.5km

Verticale 30 σ MFS1671 (INGV)

ECMWF (3) SKIRON– IASA

AREGOrizzontale 2.2km

Verticale 31 σ MFS1671 (INGV)

ECMWF

Sistemi operativi regionali di previsione

dello stato dei mari Italiani

Weather Forecast

Mediterranean OGCMMFS1671

air-sea couplingalgorithms

BoundaryConditions

Forecast

Coastal

Models

WEB

Data assimilationOCEAN 3d-VAR

SOFA

Downscaling

WE

B

End UsersEnd Users

Data AssimilationSea Level Anomaly

Sea Surface TemperatureIn situ temperature profile

OCEAN BASIN FORCINGOCEAN BASIN FORCING

ATMOSPHERIC FORCINGATMOSPHERIC FORCING

OCEAN REGIONAL FORCINGOCEAN REGIONAL FORCING

SSTCNR-ISAC

Catena Operativa

Modello a scala di bacino

MFS1671

REFERENCES:

• Flather, R.A: A tidal model of the northwest European continental shelf, Memories de la Societe Royale des Sciences de Liege, 6(10), 141-164, 1976;

• Marchesiello, P., Mc Williamns, J. C., and Shchepetkin A.: Open boundary conditions for long-term integration of regional oceanic models, Ocean Modeling, 3, 1-20, 2001;

REFERENCES:

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• Dobricic, S., Pinardi, N., Adani, M., Tonani, M., Fratianni. C., Bonazzi, A., Fernandez, V.: Daily oceanographic analyses by the Mediterranean basin scale assimilation system, Ocean Sci., 3, 149-157, 2007.

• Tonani, M., Pinardi, N., Dobricic, S., Pujol, I. And Fratianni, C.: A high resolution free-surface model of the Mediterranean Sea, Ocean Sci., 4, 1-14, 2008;

• Oddo, P. and Pinardi, N.: Lateral open boundary conditions for nested limited area models: A scale selective approach. Ocean Modelling, 20, 134-156, 2008;

0),(),(

n

STU

t

SThigh

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STST high

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tidecoarsehigh

high

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high

coarsecoarsehigh H

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intintint

int

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int

coarsehigh UU

Condizioni alla superficie &parametrizzazioni

Flusso di Momento:Flusso di Momento:

Flusso di calore:Flusso di calore:

Flusso di sale:Flusso di sale:

0

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m z

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z

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REFERENCES:

• Hellerman, S. and Rosenstein, M: Normal wind stress over the world ocean with error estimates, J. Phys. Ocean., 13, 1093-1104, 1983;

• Reed, R. K.: On estimating insolation over ocean, J. Phys. Oceanogr., 17, 854-871, 1977;

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• Bignami, F., Marullo, S., Santoleri, R., and Schiano, M.A.: Long-wave radiation budget in the Mediterranean Sea, J. Geophys. Res., 100(c2), 2501-2514, 1995;

• May, P. W.: Climatological flux estimate in the Mediterranean Sea: Part I. Winds and wind stresses. NORDA Tech, Rep., Vol. 54, oag. 58, 1982;

• Castellari, S., Pinardi, N. And Leaman, K.: A model study of air-sea interactions in the Mediterranean Sea, J. Mar. Syst., 18, 89-114, 2000;

Modello POMRisoluzione orizzontale 2.2 KmRisoluzione verticale 31 σ

FiumiPo: medie giornaliere osservate

Medie mensili climatologicheForzante Atmosfeico ECMWF 6-h + precipitazioni climatologiche

Condizioni ai bordi laterali MFS valori medi giornalieri

O.T.I.S snapshots orari per SSHCondizione iniziale MFS interannual runPrevisioni (giornaliere) +7 giorniSimulazioni +7 giorni

AREGAdriatic REGional Operational Forecasting System

Alcuni risultatiAREG

Profili medi (2000…2007)

mareografi

stazioni*

Validazione dell’elevazione superficiale

2003

Prodotti e Servizi:AREG

http://http://gnoo.bo.ingv.it/afsgnoo.bo.ingv.it/afs

POM-TYRRTyrrenyan Operational Forecasting System

Modello POMRisoluzione orizzontale

1/48°, 2 Km

Risoluzione verticale

41 σ

Longitudine 08.80°E - 16.29°ELatitudine 36.68°N - 44.50°NFiumi NOForzante Atmosfeico ECMWF 0.25°, 6-h

Condizioni ai bordi MFS valori medi

giornalieriCondizione iniziale Interpolazione BilineareAssimilazione NOPrevisioni (giornaliere)

+7 giorni

M G V S D L M M G V S D L MHINDCAST

FCSTCAST

24h

72h

120h

SST AVHRR

Alcuni risultatiPOM-TYRR

Prodotti e Servizi:

http://http://clima.casaccia.enea.itclima.casaccia.enea.it

POM-TYRR

Modello POMLatitudine 8.95°E-16.98°ELongitudine 30.95°N-39.48°NRisoluzione orizzontale 1/32°, ~ 3.5 KmRisoluzione verticale 30 σ (double log)Punti di griglia (x,y) 257, 273Fiumi NOForzante Atmosfeico SKIRON 1-h, ECMWF 6-hCondizioni ai bordi laterali

MFS valori medi giornalieri

Condizione iniziale VIFOP (Slave mode)Previsioni +5 giorni

SCRMFSThe SiCily strait Regional Model Operational Forecasting System

OGCM FORECAST

J+2 J+3 J+4 J+5J+1

J+2 J+3 J+4 J+5J+1 J+6 ….. J+10

Cold start (VIFOP)

Warm start

ECMWF Weather ECMWF Weather Forecast Forecast

Weather Forecast

MFS1671 Forecast

Regional Forecast

Spin-up time

Catena operativa

VALIDAZIONE OFF-LINE: VALIDAZIONE OFF-LINE: SCRM & OPA Vs DATASET 1KMSCRM & OPA Vs DATASET 1KM

http://oceancolor.gsfc.nasa.gov/

Alcuni risultatiSCRMFS

Validazione Off-line

Level-2 MODIS - Aqua satellite dataLevel-2 MODIS - Aqua satellite data

17 Feb 201017 Feb 2010

Schema dei cicli di forecastSchema dei cicli di forecast

SSTSS=(1-RMSESSTSS=(1-RMSE22/STD/STD22) 100) 100

RMSE=(BIAS(x,y,t)RMSE=(BIAS(x,y,t)22/N) /N)

Conclusioni: Ogni giorno sono prodotti dai +5giorni ai +7giorni di campi di

previsione in NRT per il Mar Tirreno, Stretto di Sicilia e Mar Adriatico.

Tutti i campi di previsione per i Mari regionali Italiani sono disponibili ogni giorno in modalità grafica sul Web.

I sistemi di previsione costituiscono la base per applicazioni quali:» Oil spill» Supporto alle attività di pesca» Save and rescue» Wheather-routing

Implementazione nuovo metodo per assimilazione dati OS

CNR ISMAR-ISAC(A. Griffa, E. Zambianchi)

•Lo scopo e’ di usare i dati da satellite insieme ai risultati dei modelli per migliorare la predizione dell’evoluzione di macchie di petrolio.

• Immagini successive di una macchia rilevate da satellite vengono usate per correggere la velocità u del modello e quindi il trasporto della macchia stessa

• Il metodo e’ stato sviluppato e testato nel Mar Ligure

•I risultati sono stati pubblicati su Ocean Modelling, 33 (2010), pp. 190-203 (ovviamente citando il progetto PRIMI) [IF 2.236]

Esempio risultati ● Il colore indica la concentrazione del tracciante (macchia d’olio).

● Le osservazioni del tracciante da satellite simulate (“truth”) sono usate per correggere il campo di velocita’ del modello (“model”)

● I risultati ottenuti con la correzione (“estimate”) sono molto piu’ simili al “truth”

Test effettuati● Dipendenza da intervalli tra osservazioni consecutive (Dtobs)● Dipendenza dal tipo di osservazione (concentrazione all’interno della macchia o solo individuazione dei

bordi)● Dipendenza da variabilità spaziale e temporale● Dipendenza da dinamica della macchia

Stima esemplare del miglioramento percentuale

della previsione dell’evoluzione della macchia