L’incertezza
nella previsione meteorologica
Tiziana Paccagnella - Stefano Tibaldi
e
Chiara Marsigli
Andrea Montani
Francesca di Giuseppe
Paola Papetti
Pier Paolo Alberoni
Davide Cesari
Tommaso Diomede
Marco Elementi
Tiziana Paccagnella – Stefano Tibaldi
Il Centro Funzionale e la Previsione del Dissesto Idrogeologico in Emilia-Romagna - Bologna 4 novembre 2005
Limited
Area
Ensemble
Prediction
Systems 1
Limited
Area
Ensemble
Prediction
Systems 2
Statistical
approach
6
Short
Range
Forecast
4/5 days
before the
event
3/2 days
before
the event
Very Short
Range
Forecast
12/18
hours
before
the event
Nowcasting
1/3 hours
before
the event
Monitoring
Deterministic
approach
During
the event
Modellistica/Valutazioni
Idrologiche & Geologiche
Tiziana Paccagnella – Stefano Tibaldi
Il Centro Funzionale e la Previsione del Dissesto Idrogeologico in Emilia-Romagna - Bologna 4 novembre 2005
Stato presente
dell’atmosfera:
“ANALISI”
MODELLO
NUMERICO
Stato FUTURO
dell’atmosfera:
“PREVISIONE”
DA EQUAZIONI DIFFERENZIALI AD EQUAZIONI ALGEBRICHE
MODELLO CONCETTUALE TRADOTTO IN EQUAZIONI “FISICHE”
COSTRUZIONE DI MODELLICONCETTUALI
OSSERVAZIONE DEI FENOMENI ATMOSFERICI
Tiziana Paccagnella – Stefano Tibaldi
Il Centro Funzionale e la Previsione del Dissesto Idrogeologico in Emilia-Romagna - Bologna 4 novembre 2005
 Il determinismo è stato l’assunto di base della Fisica dai tempi di Newton fino
alla fine del diciannovesimo secolo….
…lo stato futuro di un sistema è completamente determinato
dal suo stato iniziale …..
 La previsione numerica del Tempo (NWP) è stata avviata sulla base del
determinismo (CF &VN 1950)
 Nonostante i buoni risultati della NWP dopo poco, sia a livello operativo che di
ricerca, è emerso il problema del limite della previsione di tipo
deterministico……limite imposto dalla crescita degli errori….
……lo stato iniziale dell’atmosfera è determinato in modo “impreciso” ed i
modelli sono approssimati (imperfetti)…..
L’atmosfera è un sistema caotico
Tiziana Paccagnella – Stefano Tibaldi
Il Centro Funzionale e la Previsione del Dissesto Idrogeologico in Emilia-Romagna - Bologna 4 novembre 2005
SISTEMA CAOTICO
 Difficoltà ad
osservare l’atmosfera in
“adeguato”
modo
Rappresentazione
del’’orografia,
caratterizzazione dei tipi di
IMPRECISIONI
tipi di vegetazione,
copertura
nevosa, umidità del
suolo,
Impossibilità
di
NELL’”ANALISI”
suolo “lo stato
definire
dell’Atmosfera”
Turbolenza, radiazione solare ed interazione tra
radiazione e
INCERTEZZA
nubi, processi di condensazione ed evaporazione
Formazione
di gocce, passaggio da gocce di nube a pioggia,
Difficoltà nel
formazione
dei cristalli
modellare
i processi
fisici di ghiaccio
IMPRECISIONI
Convezione
secca ed umida,
diffusa e
Difficoltà nel
NEIprecipitazione
MODELLI
temporalesca,
rappresentare
taliinnesco di onde orografiche
processi numericamente
Etc …etc….
Tiziana Paccagnella – Stefano Tibaldi
Il Centro Funzionale e la Previsione del Dissesto Idrogeologico in Emilia-Romagna - Bologna 4 novembre 2005
 Il determinismo è stato l’assunto di base della Fisica dai tempi di Newton fino
alla fine del diciannovesimo secolo….
…lo stato futuro di un sistema è completamente determinato
dal suo stato iniziale …..
 La previsione numerica del Tempo (NWP) è stata avviata sulla base del
determinismo (CF &VN 1950)
 Nonostante i buoni risultati della NWP dopo poco, sia a livello operativo che di
ricerca, è emerso il problema del limite della previsione di tipo
deterministico……limite imposto dalla crescita degli errori….
……lo stato iniziale dell’atmosfera è determinato in modo “impreciso” ed i
modelli sono approssimati (imperfetti)…..
L’atmosfera è un sistema caotico
 La ricerca inerente lo studio del limite della predicibilità deterministica ha
portato ad un approccio combinato di determinismo e probabilismo….
L’ENSEMBLE
PREDICTION
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Previsioni di Ensemble - EPS
Spazio delle fasi atmosferico semplificato
Dim 2
Possibili
scenari
evolutivi
Condizioni Iniziali
Dim 1
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Approccio deterministico:
Domani pioveranno 50 mm nella zona xy
Approccio (contributo) probabilistico:
Domani, nella zona xy c’è una probabilità del
70% di superare la soglia dei 50 mm in 24 ore
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La modellistica previsionale di ARPA-SIM
Modellistica numerica previsionale
deterministica > LAMI
Modellistica numerica di ENSEMBLE
> COSMO-LEPS
> COSMO-SREPS
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Since 2004 the
Romanian Meteorological Service
Tiziana Paccagnella
Stefano Tibaldi
is–associated
partner of COSMO
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Progetto LAMI
UGM AM - ARPA SMR. - Regione Piemonte
Con contributo e supporto da:
 ARPA Liguria
 ARPA Veneto
 Regione
e ARPA Lombardia
 Regione Marche
 P.A. Trento
 P.A.Bolzano
 ARPA Calabria
 Regione Campania
 Regione Basilicata
 CINECA
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Progetto LAMI
UGM AM - ARPA E.R. - ARPA Piem.
•7 km risoluzione orizzontale
•35 livelli in verticale
•Condizioni al contorno : GME –
Modello globale tedesco
•Dall’estate 2003 le condizioni
iniziali sono prodotte tramite un
ciclo di assimilazione continua
basato su nudging.
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LAMI: Back-up suite at ARPA-SMR
Back-up suite for LAMI on a LINUX pc
cluster
 Pentium
4 Xeon 2.4 Ghz Processors
 1 Gbit Ethernet connection between nodes
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LAMI
Italy
(ARPA-SIM
UGM
ARPA Piemonte)
3.9
Tiziana Paccagnella – Stefano Tibaldi
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Tiziana Paccagnella – Stefano Tibaldi
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Why Limited Area Ensemble
Prediction?
 I sistemi di Ensemble Prediction sono stati inizialmente sviluppati a
livello globale per affrontare il problema della predicibilità nel/oltre il
medio termine ( dopo il giorno 4/5 di validità della previsione)
 Date le enormi risorse di calcolo necessarie normalmente sono
implementati a risoluzioni spaziali inferiori a quelle utilizzate per i
modelli deterministici → impossibilità di prevedere precipitazioni intense
e localizzate
↓
Ensemble Prediction ad Area Limitata
Tiziana Paccagnella – Stefano Tibaldi
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COSMO-LEPS
Si
individuano
10 possibili
scenari
evolutivi
Initial conditions
Dim 1
EPS and ensemble
size reduction
Membri dell’ensemble
globale selezionati come
rappresentativi dei 10
scenari evolutivi
LAM scenario
LAM scenario
Si utilizzano I dieci scenari a
scala globale per “guidare”
dieci previsioni a scala locale
a
maggiore
risoluzione
orizzontale
LAM scenario
Initial conditions
Dim 1
Tiziana Paccagnella – Stefano Tibaldi
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Dissemination to the COSMO
community (+ Hungary)
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Limited Area Ensemble Prediction
nel breve-brevissimo termine
Nonostante i grossi miglioramenti delle varie componenti della catena
modellistica previsionale, e le implementazioni ad altissima risoluzione dei
LAM per le previsioni a breve termine, la previsione quantitativa della
precipitazione (dove, quando e quanto) è ancora una grossa sfida….
….anche in considerazione del basso grado di predicibilità che
caratterizza la maggioranza degli eventi intensi e localizzati
↓
L’approccio probabilistico (Ensemble) necessario anche nel brevebrevissimo termine ad alte risoluzioni
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Predicibilità Deteministica
(rappresentazione puramente qualitativa)
10000
1000
100
10
1
©tecnotr.paccagnella.press 2005
1
3
6
12
24
48
72
120
240
Calo di predicibilità deterministica >> Approccio probabilistico
Tiziana Paccagnella – Stefano Tibaldi
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COSMO-SREPS
LAM scenario
Initial conditions
Dim 1
LAM scenario
Tiziana Paccagnella – Stefano Tibaldi
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Limited
Area
Ensemble
Prediction
Systems 1
Limited
Area
Ensemble
Prediction
Systems 2
Propagazione dell’incertezza
Statistical
approach
6
Short
Range
Forecast
4/5 days
before the
event
3/2 days
before
the event
Very Short
Range
Forecast
12/18
hours
before
the event
Nowcasting
1/3 hours
before
the event
Monitoring
Deterministic
approach
During
the event
Modellistica/Valutazioni
Idrologiche & Geologiche
Tiziana Paccagnella – Stefano Tibaldi
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LM 2.8
Evento 21/01/03 00 UTC:
istante di previsione +12-18 h
Tiziana Paccagnella – Stefano Tibaldi
LM 7 in Emilia-Romagna - Bologna 4 novembre 2005
Il Centro Funzionale e la Previsione del Dissesto Idrogeologico
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The system
Observation
WG1
Atmospheric modelling
WG2
Hydrological modelling
WG3
End user (authorities, society, economy)
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Tiziana Paccagnella – Stefano Tibaldi
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AMPHORE
NTERREG IIIB - MEDOCC
Valutazione dell’incertezza:
Ensemble Meteo  Ensemble Idro
observed
calculated
ensemble members
17 Nov 2002 13 UTC - 22 Nov 2002 12 UTC
COSMO-LEPS ensem ble
1200
ensemble mean
LAMI 12
discharge (m 3/s)
1000
800
600
400
200
0
0
12
24
36
48
60
72
84
96
108
120
forecast hour
Tiziana Paccagnella – Stefano Tibaldi
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INTERREG IIIB - CADSES
Valutazione dell’incertezza:
Multi-Model ensemble Meteo  Ensemble Idro
observed
21 Jan 2003 01 UTC - 24 Jan 2003 00 UTC m odel run 00 UTC
calculated
500
BOLAM 8.2 km
450
MOLOCH 2.75 km
RAMS 11.2 km
400
discharge (m 3/s)
RAMS 2.8 km
350
LM 7 km
LM 2.8 km
300
250
200
150
100
50
0
0
12
24
36
48
60
72
hour
Tiziana Paccagnella – Stefano Tibaldi
Il Centro Funzionale e la Previsione del Dissesto Idrogeologico in Emilia-Romagna - Bologna 4 novembre 2005
Evento 21/01/03 00 UTC: istante di previsione +12-18 h
Obs_thiessen
LM 7
Obs_block kriging
LM 2.8
molo
ch
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Accoppiamento Meteo-Idro:
localizzazione delle strutture precipitazione
observed
noshift
E
W
SE
NW
21 Jan 2003 01 UTC - 23 Jan 2003 00 UTC
ecmwf 7 km shift 1/2 basin
1000
discharge (m 3/s)
800
calculated
N
S
NE
SW
600
400
200
0
0
6
12
18
24
30
36
42
48
hour
Tiziana Paccagnella – Stefano Tibaldi
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Verifica/Validazione
Ultimo e fondamentale anello della catena
previsionale:
 Il
prodotto è utile?
 Identificazione problemi → feed-back a chi sviluppa il
modello
 Possibilità di correggere eventuali errori sistematici
(almeno soggettivamente)
Criticità:
 molte
sulle metodologie soprattutto con modelli ad
altissima risoluzione
 Disponibilità osservazioni “adeguate”
Tiziana Paccagnella – Stefano Tibaldi
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Verifica/Validazione
COME:
 Verifica con indici “di categoria” : TS, Bias,
RMS,….→ confronto con la comunità modellistica
meteorologica
 Verifica finalizzata all’applicazione:
 parametri
ai quali l’applicazione è maggiormente
sensibile (QPF: massimi di precipitazione, volumi
d’acqua sui bacini, distribuzione della precipitazione nel
bacino) → quantificazione dell’incertezza sviluppando
sistemi di ensemble anche a livello di post-elaborazione
del prodotto
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Verifica/Validazione
COME:
 Verifica delle catene modellistiche nel complesso:
meteo-idro meteo-geo
 Migliore
previsione di portata
 Migliore previsione della possibilità di innesco di frane
 Valutazione costi-benefici ( soprattutto per
ensemble systems):
 Definizione
dei valori ottimali di probabilità di occorrenza
dell’evento (superamento di soglie) per ottimizzare C/L
Tiziana Paccagnella – Stefano Tibaldi
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Un prodotto ha valore quando influenza
positivamente le procedure decisionali.
E’ necessario una forte collaborazione tra chi
genera e valida i prodotti e chi li utilizza nelle
proprie applicazioni o in processi decisionali
E’ necessario educarsi (reciprocamente)
all’utilizzo di informazioni sull’incertezza /
probabilità
Tiziana Paccagnella – Stefano Tibaldi
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Grazie per l’attenzione
Tiziana Paccagnella – Stefano Tibaldi
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Tiziana Paccagnella – Stefano Tibaldi
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observed
BOLAM
MOLOCH
RAMS 11.2 km
RAMS 2.8 km
LM 7 km
LM 2.8 km
LM ope
6h cumulative precipitation 21/01/03 00 UTC - 23/01/03 00 UTC
20
mm
15
10
5
0
00-06
06-12
12-18
18-24
24-30
30-36
36-42
42-48
forecast range
Tiziana Paccagnella – Stefano Tibaldi
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Obs_th
LM 2.8
Evento 21/01/03 00 UTC:
istante di previsione +12-18 h
Tiziana Paccagnella – Stefano Tibaldi
LM 7 in Emilia-Romagna - Bologna 4 novembre 2005
Il Centro Funzionale e la Previsione del Dissesto Idrogeologico
Obs_th
moloch
Tiziana Paccagnella – Stefano Tibaldi
bolam in Emilia-Romagna - Bologna 4 novembre
Il Centro Funzionale e la Previsione del Dissesto Idrogeologico
00-062005
h
Obs_th
moloch
Tiziana Paccagnella – Stefano Tibaldi
bolam in Emilia-Romagna - Bologna 4 novembre
Il Centro Funzionale e la Previsione del Dissesto Idrogeologico
06-122005
h
Obs_th
moloch
Tiziana Paccagnella – Stefano Tibaldi
bolam in Emilia-Romagna - Bologna 4 novembre
Il Centro Funzionale e la Previsione del Dissesto Idrogeologico
12-182005
h
Obs_th
moloch
Tiziana Paccagnella – Stefano Tibaldi
bolam in Emilia-Romagna - Bologna 4 novembre
Il Centro Funzionale e la Previsione del Dissesto Idrogeologico
18-242005
h
Tiziana Paccagnella – Stefano Tibaldi
Il Centro Funzionale e la Previsione del Dissesto Idrogeologico in Emilia-Romagna - Bologna 4 novembre 2005
Tiziana Paccagnella – Stefano Tibaldi
Il Centro Funzionale e la Previsione del Dissesto Idrogeologico in Emilia-Romagna - Bologna 4 novembre 2005
In the next 5-10 years, several trends in the development of NWP
models, assimilation schemes and EPS are evident. Operational
limited-area models will move to resolutions of 1-3km, at which many
research experiments are already conducted. At the same time,
limited-area EPS will become operational at resolutions of around 1020km. 4D-Var data assimilation schemes will become increasingly
common operationally, incorporating improved techniques for the
assimilation of cloud and rainfall data, aided by improved
representations of microphysics.
At the finest resolutions, however, alternative techniques for rainfall
assimilation may still prove more feasible computationally for
operational schedules. One can also anticipate greater interaction
between the assimilation and ensemble prediction communities as
techniques like
Tiziana Paccagnella – Stefano Tibaldi
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Organisational
Andrea Rossa, ARPA Veneto: chairman
I, CH, D, PL, GR participate
Total 16 countries
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Limited Area Ensemble Systems
Conceptually simple approaches
 Dynamical downscaling of Global EPS:
improvement of the forecast essentially due to the increased
resolution of LAMs
 Multi-Model Multi-Analysis:
the use of different models and different analyses
systems allows an efficient way to account for
analyses and model errors.
Tiziana Paccagnella – Stefano Tibaldi
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Limited Area Ensemble Systems
Other methodologies
 Perturbations on the Initial conditions (analysis
errors):
 SV,
Breeding, EnKF, ETKF
 Perturbation of the model trajectories (model
errors):
 Pert. of tendencies
 Perturbation of model parameters
 Different physical schemes
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COSMO-LEPS
COSMO-LEPS has been designed
 to improve forecasting capability of extreme events
(mainly precipitation) with probabilistic support
 in the Late- Short (48hr) ÷ Early Medium (120hr)
range
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Short-Range Ensemble Prediction System
José A. García-Moya SMNT – INM Spain
Ensemble System:

4 models around 0.25 deg in
lat/lon and 40 vertical levels.

4 boundary conditions.

4 last ensembles (16 member
ensemble every 6 hours: HH,
HH-6, HH-12, HH-18).
 Time-lagged Super-Ensemble of
64 members every 6 hours.
 72 hours forecast four times a day
(00, 06, 12 y 18 UTC).
Multi-Model




Hirlam.
HRM, from DWD
MM5
Unif. Model UKMO
BCs 4 global
determ. models:
 ECMWF.
 UKMO (UK Met
Office).
 AVN (NCEP).
 GME, DWD
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Predicibilità Deteministica
(rappresentazione puramente qualitativa)
10000
1000
100
10
1
©tecnotr.paccagnella.press 2005
1
3
6
12
24
48
72
120
240
Calo di predicibilità deterministica >> Approccio probabilistico
Tiziana Paccagnella – Stefano Tibaldi
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