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La nuova generazione di modelli numerici di previsione meteorologica (NWP models) ad alta risoluzione (dell’ordine del chilometro) promettono di rivoluzionare la previsione di quegli eventi atmosferici che hanno un impatto diretto sulla vita umana (“severi”), tra i quali allagamenti improvvisi legati ad intense precipitazioni, inquinamento atmosferico, ecc.. Per realizzare tale promessa, è necessaria una fitta rete di osservazioni che fornisca informazione principalmente nello strato limite planetario (PBL), ovvero lo strato più basso dell’atmosfera a diretto contatto con la superficie terrestre e in cui si originano i principali fenomeni meteorologici. In questo contesto, sono stati recentemente pubblicati sulla rivista internazionale “Atmospheric Measurement Techniques” (AMT) due articoli, nei quali il CETEMPS ha contributo, al fine di percorrere i passi necessari allo sfruttamento operativo delle osservazioni effettuati con radiometri a microonde (MWR, in immagine di testa), strumento fondamentale ma non ancora adeguatamente utilizzato nei NWP models.

I radiometri a microonde da terra costituiscono un’importante sorgente di osservazioni per il PBL. Gli MWR attualmente installati in Europa sono all’incirca 30 e tale numero è in costante ascesa. L’MWR può fornire continue osservazioni dello stato termodinamico dell’atmosfera, con risoluzione verticale più elevata nel PBL, e si candida così a colmare l’attuale gap osservativo di questo sottile strato dell’atmosfera. I canali di MWR in prossimità della banda di assorbimento dell’ossigeno molecolare (50-60 GHz) sono utilizzati per stimare la temperatura, mentre i canali nei pressi della linea di assorbimento del vapore acqueo (22.235 GHz) sono utilizzati per stimare i profili di umidità e sono anche sensibili al contenuto colonnare di acqua liquida (LWP).

Mediante l’assimilazione di tali osservazioni, i modelli meteorologici possono essere inizializzati con lo stato atmosferico più realistico possibile, al fine di fornire previsioni via via più performanti. Secondo la World Meteorological Organization (WMO) i profili di temperatura ed umidità in presenza di nubi sono tra le variabili atmosferiche rappresentate meno accuratamente dai sistemi osservativi attualmente in uso o in pianificazione. Lo United States National Research Council ha affermato che la struttura verticale e la variabilità della bassa troposfera non sono attualmente ben note in quanto i profili verticali di umidità, temperatura e vento non sono sistematicamente osservati e misurati. Questa mancanza di osservazioni continue fa del PBL il più importante strato dell’atmosfera rappresentato meno accuratamente dal punto di vista osservativo. Le osservazioni da satellite hanno difficoltà a campionare la bassa atmosfera in prossimità della superfice terrestre, in quanto la frequente presenza di nubi non permette una continua osservazione del PBL e la radiometria passiva da satellite garantisce soltanto bassa risoluzione verticale nel PBL. Inoltre, l’emissione dalla superficie terrestre spesso risulta essere il segnale dominante dalla prospettiva satellitare. I radiosondaggi forniscono una visione dettagliata dello strato limite planetario ma sono lanciati soltanto 2/4 volte al giorno in pochi siti strumentali e non possono dunque fornire un’osservazione continua del PBL.

Gli MWR sono dunque candidati ad integrare i radiosondaggi e i sensori satellitari per migliorare le prestazioni dei modelli numerici di previsione meteorologica nel PBL, attraverso l’assimilazione dati. Alcuni esperimenti di assimilazione dei dati da radiometro a microonde da terra sono stati recentemente effettuati, utilizzando i profili derivati di temperatura ed umidità. Un possibile modo per incrementare l’impatto di tale assimilazione nei modelli meteorologici è quello di assimilare direttamente le radianze rilevate dallo strumento, piuttosto che i profili termodinamici derivati da tali radianze mediante metodi statistici.

Il primo articolo, si intitola “Combining ground-based microwave radiometer and the AROME convective scale model through 1DVAR retrievals in complex terrain: an Alpine valley case study” ed annovera tra gli autori Pauline Martinet (Meteo France, primo autore), in visita al CETEMPS nello scorso Aprile, Domenico Cimini (IMAA-CNR), membro del Consiglio del CETEMPS, e Francesco De Angelis, afferente CETEMPS. In questo articolo, è stato effettuato un esperimento di assimilazione variazionale monodimensionale (1DVAR) in una valle alpina, combinando le informazioni a priori fornite dal modello meteorologico a scala convettiva AROME, sviluppato da Meteo France, con le osservazioni di radianza rilevate da un MWR posto al centro della valle. I risultati di questo esperimento, confrontati con osservazioni da radiosondaggio, hanno dimostrato che l’approccio combinato AROME-MWR è in grado di migliorare notevolmente le stime di temperatura fornite dal solo modello meteorologico nei primi chilometri dalla superficie, proprio all’interno del PBL, dove l’MWR fornisce la maggiore risoluzione verticale. Inoltre, lo sfruttamento delle osservazioni da MWR permette al modello di risolvere le inversioni termiche notturne, tipiche delle valli, che viceversa non erano state originariamente individuate dalle sole stime del modello (Figura 1).

FIGURA 1: Serie temporale (dal 7 al 21 Febbraio 2015) dei profili di temperatura (in K) stimati dal modello AROME prima (pannello A) e dopo l’assimilazione dei dati da MWR (pannello B). Si nota come lo sfruttamento dei dati da radiometro permette di individuare le inversioni termiche nella valle.

Il secondo articolo, scritto da Francesco De Angelis e Domenico Cimini, si intitola “Long-term observations minus background monitoring of ground-based brightness temperatures from a microwave radiometer network”. Esso illustra un’analisi annuale delle differenze tra le temperature di brillanza (TB) osservate da una rete europea di 6 MWR e le TB simulate con il modello di trasferimento radiativo RTTOV-gb a partire dai profili termodinamici stimati dal modello meteorologico AROME (Figura 2). I recenti sistemi di assimilazione (ad esempio quelli variazionali) richiedono un’adeguata rappresentazione delle differenze tra le osservazioni ed il modello (background), che verranno successivamente pesati con i rispettivi errori per ottenere la migliore analisi dello stato atmosferico. Le statistiche delle differenze tra le TB misurate con l’MWR e quelle simulate a partire dal modello costituiscono un’importante fonte di informazione. Il monitoraggio continuo di tali differenze è fondamentale per eliminare eventuali errori sistematici derivanti dalle osservazioni, dal modello di trasferimento radiativo o dal modello meteorologico stesso.

Figura 2: Topografia (m) e dominio del modello AROME-France utilizzato nell’analisi. In figura sono segnate anche le posizioni dei 6 MWR analizzati.

Autore dell’articolo: Francesco De Angelis.

Riferimenti

Martinet, P., Cimini, D., De Angelis, F., Canut, G., Unger, V., Guillot, R., Tzanos, D., and Paci, A.: Combining ground-based microwave radiometer and the AROME convective scale model through 1DVAR retrievals in complex terrain: an Alpine valley case study, Atmos. Meas. Tech., 10, 3385-3402, https://doi.org/10.5194/amt-10-3385-2017, 2017.

De Angelis, F., Cimini, D., Löhnert, U., Caumont, O., Haefele, A., Pospichal, B., Martinet, P., Navas-Guzmán, F., Klein-Baltink, H., Dupont, J.-C., and Hocking, J.: Long-term observations minus background monitoring of ground-based brightness temperatures from a microwave radiometer network, Atmos. Meas. Tech., 10, 3947-3961, https://doi.org/10.5194/amt-10-3947-2017, 2017.