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MetRoad Monitoraggio e previsione del rischio ghiaccio e neve su specifiche tratte stradali.

NowCast Nowcasting della pioggia e della grandine basato su tecniche di analisi automatica dei dati da radar meteo.

Polcast   Previsione delle fulminazioni da radar e da modello meteorologico.

 

MetRoad

La visualizzazione dei risultati di una previsione meteorologica da modello numerico avviene tipicamente attraverso la rappresentazione dei campi di interesse sotto forma di mappe, icone o tabelle, pubblicate su pagine web o raffigurate da applicazioni grafiche.
Tra le interfacce da noi realizzate per la diffusione dei prodotti della previsione, quella illustrata in Fig. 1 nasce dall'idea di realizzare uno strumento di visualizzazione multipiattaforma (PC e dispositivi mobili) che possa offrire un supporto utile alla decisione in condizioni di criticità meteo. Vale a dire, un'informazione aggiornata da molteplici canali, rappresentabile su livelli sovrapponibili, quali ad esempio:

  • simulazioni dalle differenti corse di più modelli ad area locale (WRF, MM5), con distinte parametrizzazioni e dati di inizializzazione da diverse sorgenti (ECMWF, NCEP);

  • osservazioni da svariati sensori (radar, satellite, rilevatori di fulmini, termometri, pluviometri, idrometri, disdrometri, webcam);

  • stime di precipitazione (e di eventi di fulminazione) da radar e da satellite con tecniche di nowcasting;

  • output da modello idrologico;

in una raffigurazione combinata di icone o mappe, a seconda che il dato sia di tipo puntuale o distribuito su intere aree.

Una serie di procedure preliminari provvede all'interpolazione dei dati areali su grigliati a spaziatura regolare sia in latitudine che in longitudine, per poi tradurli in elementi georeferenziati in formato KML (Keyhole Markup Language), rappresentabili come curve e poligoni su mappe e globi. Analoghe procedure (alcune statiche, altre eseguite dinamicamente dal web server) si occupano invece della conversione dei file di dati puntuali in formato ASCII, secondo la sintassi tipica del KML.
L'interfaccia, alla richiesta del client di visualizzare un determinato layer, attiva sul server l'esecuzione di un programma CGI, che provvederà, a seconda dei casi, a caricare o a generare dinamicamente i file KML corrispondenti e a visualizzarli tramite uno strumento per applicazioni WebGIS dall'ampia diffusione e dall'elevata portabilità, come Google Earth.

 

Fig. 1: Esempio di visualizzazione di strati multipli di dati geolocalizzati tramite Google Earth.

 

Una tipica applicazione di tale interfaccia in ottica di servizio consiste nella fornitura quotidiana di mappe specialistiche, relative al rischio di formazione di ghiaccio e neve su specifiche tratte stradali o ferroviarie. La stessa informazione può essere anche espressa in forma riassuntiva, per alcuni punti indicativi delle stesse tratte, tramite tabelle visualizzabili via web. Entrambe le rappresentazioni sono generate a partire dagli output ad alta risoluzione del modello di previsione meteorologica WRF, implementato operativamente presso il centro di calcolo della HIMET.

 

Mappe

Fornitura quotidiana con rilascio bigiornaliero delle seguenti tipologie di mappe, visualizzabili tramite strumenti di rappresentazione dei dati sulla base del loro riferimento geografico:

  1. Mappe orarie rappresentative del rischio di formazione del ghiaccio sul manto stradale;
  2. mappe orarie della neve al suolo prevista (cumulata in 1 h);
  3. mappe esaorarie della neve al suolo prevista (cumulata in 6 h).

Le mappe orarie del rischio ghiaccio e della neve, sono visibili sia congiuntamente (Fig. 2) che disaccoppiate, selezionando opportunamente i corrispondenti layer dall’apposito menu dell’applicazione WebGIS.

 

Fig. 2: Visualizzazione combinata della previsione oraria del rischio ghiaccio e della neve cumulata al suolo.

 

Il rischio di formazione del ghiaccio sul manto stradale è rappresentato sulle mappe con tre differenti colori dei pixel corrispondenti:

  • pixel incolori, in corrispondenza di assenza di rischio ghiaccio;
  • pixel arancio, in corrispondenza di rischio ghiaccio moderato;
  • pixel rossi, in corrispondenza di rischio ghiaccio elevato.

Le mappe della neve accumulata in 6 ore hanno invece una visualizzazione separata dalle precedenti.

Inoltre, tramite la stessa interfaccia, è possibile fruire della visualizzazione in tempo reale dei dati inviati dalle centraline meteo dislocate sul territorio. Un esempio di rappresentazione in tempo reale di dati di temperatura dell’aria è riportato in Fig. 3.

 

Fig.3: Rappresentazione in tempo reale dei dati di temperatura dell’aria forniti dai sensori disponibili nell’area di interesse. Tramite un "click del mouse" sull’etichetta con il valore numerico della temperatura misurata da una qualsiasi stazione, viene abilitata la visualizzazione del grafico con l’andamento delle temperature nelle ultime 36 ore.

 

Tabelle

Produzione giornaliera di tabelle rappresentative del rischio ghiaccio e del rischio neve per punti significativi su specifiche tratte stradali.
Le tabelle sono visualizzabili su una apposita pagina web (eventualmente ad accesso riservato) e formattate cosicché ciascuna di esse sia agevolmente stampabile e fruibile su di un singolo foglio formato A4.
Ciascuna tabella riporta, per ogni tratta e con risoluzione oraria o bioraria, l’indicazione dei vari gradi di rischio dovuto alla presenza di ghiaccio o neve (Fig.4). Questa tipologia di previsioni è solitamente fornita per le successive 12÷48 h.

 

Fig. 4: Esempio di tabella rappresentativa della previsione del rischio ghiaccio e neve su specifiche tratte stradali.

PolCast

Il termine nowcasting è usato per enfatizzare il carattere estremamente breve della natura di questa previsione il cui intervallo temporale varia, generalmente, da 0 a 3 ore. Gli approcci di nowcasting, in generale, si pongono come obiettivo quello di descrivere, ad istanti futuri, sia l’intensità che la morfologia assunta dei sistemi di precipitazione data la conoscenza di informazioni passate circa lo stato dell’atmosfera.

Il fine ultimo è quello di produrre previsioni di fenomeni convettivi ad alto impatto come alluvioni e grandine con un anticipo sufficiente e con una specificità spaziale in grado, attraverso azioni opportune, di mitigare le possibili perdite.

Il prodotto NowCast, può essere implementato in qualsiasi radar meteo e fornisce un'indicazione sull'evoluzione temporale della riflettività (o della precipitazione) negli istanti futuri, particolarmente utile per seguire, attraverso il radar, il percorso previsto da celle temporalesche convettive.

Nel caso di grandine il NowCast può essere accoppiato col modulo HailWATCH per prevedere le zone ad imminente rischio grandine.

La metodologia adottata si basa sull'algoritmo SPARE (Spectral Pyramidal Advection Radar Estimator) che, a partire da una sequenza temporale di mappe radar disponibili, propaga l'ultima in ordine di tempo nel futuro sino ad un'ora.

Il principio è basato sulla correlazione incrociata tra porzioni di due mappe radar consecutive che sono distanziate temporalmente di 10 minuti (Δt=10 minuti) per calcolare il vettore di spostamento risultante [1].

 

 Tecnica SPARE

Tecnica SPARE per il nowcasting della riflettività radar

 

Nella figura sottostante viene riportato un esempio di applicazione ai dati di riflettività di un radar in banda C che si trova al confine tra Lazio e Abruzzo. Il VMI (Vertical Maximum Indicator) rappresenta il massimo valore di riflettività sulla verticale di ogni punto geografico.

 

VMI effettivo e previsto

VMI effettivo                                                               VMI previsto

 

[1] Montopoli M., F.S. Marzano, Picciotti E. and Vulpiani G. "Spatially-Adaptive Advection Radar Technique for Precipitation Mosaic Nowcasting", IEEE journal of selected topics in applied earth observations and remote sensing, vol. 5, no. 3, pp. 874 884 June 2012.

 

HailWATCH

La grandine è una forma di precipitazione allo stato solido, composta principalmente da cristalli di ghiaccio di dimensione e forma variabili. I radar a singola polarizzazione non sono in grado di individuare le differenti tipologie di idrometeore, tuttavia, l’emergere di alti valori di riflettività in corrispondenza di determinate quote può essere rappresentativo dei processi fisici alla base della genesi dei chicchi di grandine.

In letteratura sono state proposte molteplici metodologie finalizzate all’individuazione della grandine tramite radar in singola polarizzazione [2], tra queste, in questo modulo viene utilizzato il metodo del VIL Density.

Il VIL [kg m-2] si calcola prima convertendo i dati di riflettività corretta dai moduli precedenti (Zc), in contenuto d’acqua liquida equivalente (M), attraverso una relazione del tipo  M = Zc(h)b (con a e b opportuni coefficienti) e successivamente integrando il contenuto di acqua liquida in corrispondenza di ogni colonna verticale all'interno del volume radar.

 

Quindi il VIL Density [g m-3], indicato con VLD, è dato dal rapporto tra VIL e la quota massima in cui si riscontra una misura radar significativa, indicata con ETP [m]:

 

VLD = 1000 · (VIL/ETP) = 1000 · (a/ETP) 0ETP Zc(h)b dh

 

In pratica il VLD rende il VIL indipendente dall’altezza del temporale ed aumenta al crescere della dimensione delle idrometeore quindi è maggiormente rappresentativo delle celle temporalesche che contengono nuclei grandinigeni.

La relazione empirica che lega la probabilità di grandine (POH in %) ed il VIL density può essere espressa come:

 

POH = 100 · [c1(VLD)3 + c2(VLD)2 + c3(VLD) + c4]

 

dove ci i=1,2,3,4 sono opportuni coefficienti del polinomio di terzo grado.

Nella figura seguente viene riportato un esempio di applicazione ai dati di un radar in banda X che si trova nei pressi di Pescara.

 

 VIL density e probabilità di grandine

VIL density                                                             Probabilità di grandine

 

[2] Holleman, I. "Hail detection using single-polaritazion radar", Scientific Report, KNMI WR  2001-01, 2001.

 

PolCast

Le fulminazioni, ai giorni nostri, hanno sempre maggiori ripercussioni sulla vita dell’uomo, soprattutto di carattere economico. La sempre maggiore informatizzazione della nostra società, lo sviluppo delle tecnologie elettroniche e delle telecomunicazioni hanno moltiplicato gli aspetti negativi della fulminazione sulla vita dell’uomo, senza tralasciare gli effetti devastanti che possono avere i fenomeni temporaleschi sulla collettività.

Viene qui proposto un prodotto basato su logica fuzzy, che utilizzando dati da radar meteorologico, è in grado di rilevare e prevedere la probabilità di fulminazione entro una determinata area geografica. L’algoritmo, sviluppato, prende il nome di PolCast (Probability Of Lightning foreCasting) ed è diviso in due moduli: modulo di rilevazione e modulo di previsione, quest’ultimo modulo può essere suddiviso in previsione a breve termine (utilizzando i dati radar) e previsione a lungo termine (utilizzando dati da modello),

L'innovatività consiste nel fatto che attualmente i sistemi di rilevazioni dei fulmini utilizzano sensori montati su piattaforme satellitari e a terra. La predizione delle fulminazioni da dati radar si basa sulla capacità del radar di tracciare, nel tempo, la fase evolutiva di una cella temporalesca e quindi discernere se essa è potenzialmente sorgente di scariche elettriche o meno.

Un esempio di applicazione di PolCast viene mostrato qui di seguito per un radar in banda C sito al confine tra Lazio e Abruzzo.

 

Modulo di rilevazione

La mappa qui sotto mostra un esempio di probabilità istantanea di fulminazione, indicata con POL (Probability of Lightning) in un dominio che copre quota parte dell'Italia Centrale. Il POL viene visualizzato mediante una mappa a falsi colori con l’indicazione della probabilità di fulminazione su una scala da zero a cento.

 

 Modulo di rilevazione

 

Inoltre sono presenti, in alto a sinistra altre due informazioni aggiuntive: ovvero la probabilità di fulminazione all'istante corrente nell'area di monitoraggio (in questo caso area di raggio di 50 km centrata all'incirca su Avezzano) indicata con l'acronimo PLIR e la probabilità di fulminazione nei 45 minuti successivi all'istante corrente nella medesima area di monitoraggio. Quest'ultima è indicata con l'acronimo PLIR+.

 

Modulo di previsione a breve termine

La successiva mappa mostra un esempio di previsione di fulminazione nell'area di monitoraggio a breve termine (in genere inferiore ad un’ora). In alto a destra viene indicata la validità temporale della previsione mentre una scala a 4 fulmini ci da un impatto visivo immediato della previsione, esplicitando meglio l'informazione contenuta anche nel PLIR+ della mappa di probabilità istantanea di fulminazione

 

Modulo di previsione a breve termine

 

Per questo esempio, dall'analisi di casi studio pregressi, si è stimata una soglia ottimale di fulminazione/non fulminazione pari all’80%, quindi in sostanza se la probabilità di fulminazione è molto alta (quattro fulmini gialli) ci aspettiamo un fulmine nell'area di monitoraggio entro la validità temporale della previsione riportata in alto a destra delle mappe. Per tutti gli altri intervalli di valori ci aspettiamo che NON cada un fulmine entro la validità temporale della previsione anche se il livello di attenzione di eventuali operatori dovrebbe essere diverso a seconda della probabilità prevista. Di seguito viene riportato un esempio di possibili regole comportamentali.

 

Regole comportamentali per le varie probabilità di fulminazione

 

Modulo di previsione a lungo termine

Il grafico seguente mostra un esempio di probabilità di fulminazione nelle 8 ore successive rispetto all'istante corrente che da una previsione a lungo termine, ovvero una tendenza della probabilità di fulminazione, utile per pre-allertare gli operatori e programmare in anticipo eventuali azioni di salvaguardia.

 

 

Previsione di fulminazione a lungo termine nella zona di Avezzano

 

La previsione viene fatta utilizzando i vari indici di instabilità del modello meteorologico WRF (Weather Research and Forecasting). Per maggiori dettagli, portando il mouse sul grafico, in corrispondenza delle ore apparirà una scritta indicativa del valore percentuale della probabilità di fulminazione. Anche in questo caso è stata fatta la stessa suddivisione a soglie (Molto Bassa, Bassa, Media, Alta, Molto Alta) già vista per la previsione a breve termine.