WORKSHOP W10 Progetto VECTOR
(Rimini, 10-11 settembre 2007)
LINEA 1 CLICOST: Effetti dei cambiamenti CLImatici sul clima meteomarino al largo delle coste italiane e sulla dinamica fisica di sistemi
COSTieri con riferimento alle condizioni al confine con il mare aperto,
alle condizioni al confine con le terre emerse, ai processi di piattaforma,
agli eventi episodici (eventi estremi).
ATTIVITÀ 1 – CLIMATOLOGIA AL LARGO
ATTIVITÀ 2 – CLIMATOLOGIA A COSTA
ATTIVITÀ 3 – CIRCOLAZIONE COSTIERA
ICRAM
INGV
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(Rimini, 10-11 settembre 2007)
Climatologia delle onde ed analisi degli eventi estremi
al largo delle coste italiane
S. Carniel, L. Cavaleri, J. Chiggiato, G. Martucci, M. Sclavo
CNR – Istituto di Scienze Marine - Venezia
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1 – VALIDAZIONE DATI
DA SATELLITE:
confronto dati da boe vs.
dati da satellite
2 – CALIBRAZIONE
DATI DEL MODELLO:
confronto dati da modello
vs. dati da satellite
3 – ESTRAZIONE SERIE
TEMPORALI NEI PUNTI
DI INTERESSE da luglio
1992 a giugno 2002
4 – CONFRONTO DATI
TARATI CON DATI
MISURATI: validazione
del procedimento
5 – DETERMINAZIONE
STATISTICA DEL
CLIMA: calcolo di
statistiche uni e bi-variate
6 – ESTENSIONE
DELLE SERIE A 40
ANNI: dai dati dell’ERA
40 (da U.O. CONISMA)
Slope =
1.05
Slope =
0.98
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1958
ERA40
1999
1992
ISMAR
2002
Per ciascuno dei punti prescelti i dati “ERA 40” sono stati opportunamente integrati, filtrati e
poi calibrati sfruttando i 7 anni di sovrapposizione con i dati “ISMAR”.
Successivamente si è verificata la compatibilità delle due serie in termini di:







Altezza significativa media dell'intero dataset e stagionale
Durata cumulata degli stati di mare soprasoglia
Persistenza media degli stati di mare soprasoglia
Persistenza analitica media (Mathiesen, 1993) degli stati di mare soprasoglia
Altezza significativa dei dataset indipendenti, i.e. ottenuti filtrando ciascun dataset
originale secondo criteri di indipendenza ed omogeneità di distribuzione
Parent distribution tramite best fit del dataset indipendente con un set di distribuzioni di
probabilità cumulata (Weibull, Gumbel, Fréchét)
Tempi [anni] e valori [m] di ritorno degli eventi ondosi estremi utilizzando il metodo dei
valori soprasoglia (Goda, 1997) e degli n massimi annuali (Smith, 1986).
Y. Goda, Random seas and design of maritime structures, 443 pp, Advanced Series on Ocean Eng – Vol. 15 – World Scientific, 2000.
M. Mathiensen, Estimation of wave height duration statistics, Coast. Eng. 23, 167-181, 1994.
R.L. Smith, Extreme value theory based on the r largest annual events, Jour. of Hydr. 86, 27-43,1986.
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Alto adriatico
(E13.0, N45.5)
Mar di Sardegna
(E8.0, N38.5)
Costa Toscana
(E12.0, N41.5)
Calabria
Ionica
(E16.5,
N38.0)
Buon accordo, nel
periodo 1992-1999,
tra i dati ERA40
calibrati ed i dati
ISMAR.
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Per i 7 anni di sovrapposizione le serie
temporali “ERA40” calibrate e le serie
“ISMAR” sono compatibili sia in termini di
persistenza soprasoglia sia in termini di
eventi estremi.
ERA40
23.5
10.8 m
10.4 m
ISMAR
24
MAR DI
SARDEGNA
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Per ogni punto prescelto e per un intervallo di 42 anni (1958-1999) sono stati calcolati,
partendo da campi di output del modello WAM-ERA40, calibrati con i dati ISMAR per il
periodo 1992-1999:





Medie annuali e stagionali di altezza significativa
Tempi [anni] e valori [m] di ritorno degli eventi ondosi estremi utilizzando i metodi dei
valori soprasoglia e degli n massimi annuali
Durata cumulata e persistenza degli stati di mare soprasoglia
Distribuzione direzionale degli eventi ondosi
Distribuzione direzionale dell’energia delle onde (valore cumulato, per settore di
provenienza, di Hs2).
Le analisi sono state poi ripetute decade per decade allo scopo di evidenziare eventuali
andamenti a medio termine.
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GOLFO DI NAPOLI
CALABRIA IONICA
MEDIO ADRIATICO
ALTO ADRIATICO
Le medie invernali (dicembre-febbraio) delle altezze d’onda negli anni 1958-1999
mostrano in generale un andamento decrescente, più evidente in Adriatico.
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5,7 m
Costa Toscana
6,6 m
4,7 m
Delta del Po
Calabria Ionica
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Costa toscana - Distribuzione direzionale delle altezze significative
7047 data-points with SWH > 0.5 m
28017 data-points with SWH < 0.5 m
5462 data-points with SWH > 0.5 m
23754 data-points with SWH < 0.5 m
1960-1969
5043 data-points with SWH > 0.5 m
24181 data-points with SWH < 0.5 m
1970-1979
5543 data-points with SWH > 0.5 m
23673 data-points with SWH < 0.5 m
1980-1989
1990-1999
Costa toscana - Distribuzione direzionale del valore cumulato dei quadrati delle altezze
significative
Integrated Square SWH [m] 1958-1969
10 20
270
260
250
240
230
220
210
200190
30
50
60
70
80
280
80
340350
330
320
310
300
290
280
90
270
90
270
260
100
260
250
240
230
220
210
200190
40
100
110
120
130
140
150
160
170
180
Integrated Square SWH [m] 1980-1989
340350
330
320
310
300
290
10 20
30
40
50
60
70
250
240
230
220
210
200190
110
120
130
140
150
170160
180
Valore di fondoscala: 1200 m2
10 20
30
40
340350
330
320
310
300
290
10 20
30
40
50
60
70
50
60
70
80
280
90
270
90
260
100
100
110
120
130
140
150
160
170
180
Integrated Square SWH [m] 1990-1999
0
0
0
0
340350
330
320
310
300
290
280
Integrated Square SWH [m] 1970-1979
80
250
240
230
220
210
200190
110
120
130
140
150
170160
180
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Costa marchigiana - Distribuzione direzionale delle altezze significative
5991 data-points with SWH > 0.5 m
29073 data-points with SWH < 0.5 m
5117 data-points with SWH > 0.5 m
24099 data-points with SWH < 0.5 m
4658 data-points with SWH > 0.5 m
24566 data-points with SWH < 0.5 m
1970-1979
1960-1969
4529 data-points with SWH > 0.5 m
24687 data-points with SWH < 0.5 m
1980-1989
1990-1999
Costa marchigiana - Distribuzione direzionale del valore cumulato dei quadrati delle altezze
significative
Integrated Square SWH [m^2] 1958-1969
Integrated Square SWH [m^2] 1970-1979
280
80
340350
330
320
310
300
290
280
270
90
270
260
100
260
250
240
230
220
210
200190
10 20
30
40
50
60
70
250
240
230
220
210
200190
110
120
130
140
150
170160
180
10 20
30
50
60
70
80
280
80
340350
330
320
310
300
290
280
90
270
90
270
260
100
260
250
240
230
220
210
200190
40
100
110
120
130
140
150
160
170
180
Integrated Square SWH [m^2] 1990-1999
0
0
0
0
340350
330
320
310
300
290
Integrated Square SWH [m^2] 1980-1989
340350
330
320
310
300
290
10 20
40
50
60
70
250
240
230
220
210
200190
Valore di fondoscala: 1000 m2
30
110
120
130
140
150
170160
180
10 20
30
40
50
60
70
80
90
100
110
120
130
140
150
160
170
180
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(Rimini, 10-11 settembre 2007)
Climatologia sottocosta nelle aree campione mediante il trasferimento a costa
delle condizioni d’onda con un modello spettrale appositamente studiato per
riprodurre anche i processi caratterizzanti le acque basse (rifrazione, attrito al
fondo, frangimento, interazioni non lineari, etc.)
CLIMA AL
LARGO
BATIMETRIA
DI DETTAGLIO
1. Caratterizzazione completa
mediante statistiche di parametri
sintetici (altezza, periodo,
direzione) del clima marino in
corrispondenza della costa
2. Caratterizzazione delle forzanti
di input per modelli idrodinamici
3. Caratterizzazione di scenari
estremi (50, 100 anni)
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(Rimini, 10-11 settembre 2007)
Circolazione sottocosta nelle aree campione. Modellizzazione di eventi
significativi mediante modello accoppiato onde-correnti-sedimenti, utilizzando
come condizioni al contorno anche scenari climatici al 2050 e 2100.
BATIMETRIA
COSTIERA
CLIMA A
COSTA
CIRCOLAZIONE
GENERALE
VARIAZIONE
MEDIO MARE
VEGETAZIONE AL
FONDO
FORZANTI
METEO
SEDIMENTI DEL
FONDO E SOSPESI
APPORTI
FLUVIALI
Circolazione
3D
Stress al
fondo
Variazioni
morfobatimetriche
Avanzamento /
arretramento linea di riva
Stima delle variazioni della vulnerabilità costiera
correlabili a mutati scenari climatici
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(Rimini, 10-11 settembre 2007)
LITORALE LAZIALE
TEST 1
5.25
Hsig (m)
9.5
T01 (s)
145
Wave Dir (°N)
10
Wind Speed (m/s)
145
Wind Dir (°N)
0.15
Tide (m)
TEST 2
5.25
10.0
225
10
225
0.15
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(Rimini, 10-11 settembre 2007)
Grazie per l’attenzione!
[email protected]
r.it