Sintesi del progetto
Il progetto è dedicato al rafforzamento delle previsioni meteo-climatiche su scala sub-stagionale, cioè nell’intervallo che va da pochi giorni fino a circa un mese. Attraverso l’aggiornamento di GLOBO, modello climatico sviluppato da CNR-ISAC, è stato possibile migliorare la rappresentazione di alcuni meccanismi fisici fondamentali che influenzano l’evoluzione dell’atmosfera, rendendo più accurate le previsioni.
Obiettivo
Il progetto mira ad aumentare l’affidabilità delle previsioni fino a quattro settimane, fornendo indicazioni più robuste su vento e temperatura in Europa e in altre aree chiave dell’emisfero nord, con particolare attenzione agli eventi che collegano la dinamica della stratosfera al tempo atmosferico al suolo.
Problemi e necessità
Le previsioni sub-stagionali sono tra le più difficili da ottenere a causa della loro dipendenza da processi atmosferici complessi e da interazioni su scale diverse che richiede modelli numerici molto sofisticati. Limiti nella rappresentazione di questi processi possono ridurre la qualità delle previsioni, rendendo più incerta la gestione di fenomeni persistenti o estremi.
Soluzioni sviluppate
Grazie alle modifiche implementate nel modello GLOBO, il sistema previsionale ha mostrato un miglioramento significativo nella simulazione e previsione del vento e della temperatura fino a quattro settimane dall’emissione. Inoltre, è stata migliorata la capacità del modello di prevedere gli eventi stratosferici improvvisi che possono influenzare il meteo di superficie per settimane, con implicazioni rilevanti per ondate di freddo o cambi repentini di circolazione atmosferica. L’efficacia delle modifiche è stata valutata confrontando lunghe serie di simulazioni con e senza gli aggiornamenti, grazie all’uso intensivo di risorse HPC.
Impatti
I miglioramenti ottenuti consentono previsioni più stabili e attendibili su orizzonti di alcune settimane, con ricadute dirette sulla capacità di pianificare e gestire eventi meteo-climatici rilevanti. La disponibilità del codice open source permette inoltre di trasferire le soluzioni adottate anche ad altri modelli previsionali.
Settori di applicazione
Il progetto offre benefici diretti al settore della Meteorologia Operativa, ai Centri di previsione nazionale e regionale, agli enti di Protezione Civile e alle autorità che gestiscono rischi legati a ondate di caldo, eventi di freddo anomalo, vento e perturbazioni a media scala. Le tecniche sviluppate possono essere replicate su altri modelli grazie al codice sorgente pubblico, rendendo il contributo scalabile e trasferibile.
