Immagine Centrometeo e l'Associazione Italiana di Scienze dell'Atmosfera e Meteorolo...
Centrometeo è orgoglioso di annunciare di far parte, nella persona di Fabio Febbraro Gervasi (lo scrivente) e in qualità di socio ordinario, dell'.Si tratta... Leggi tutto...

Il VIDEO-METEO del Capitano Sottocorona

Le ultimissime dal Televideo RAI

Anteprima Televideo RAI
Immagine Il Lago d'Averno: lago craterico della Campania
E' situato nei Campi Flegrei in prossimità del Golfo di Pozzuoli, con il quale fu collegato in... Leggi tutto...
Immagine Il clima della regione Sicilia
La Sicilia ha un clima mediterraneo, in generale. Le estati sono calde o molto calde e gli inverni... Leggi tutto...
Immagine Spaghetti Ensemble di Ragusa
Gli spaghetti Ensemble sono più corse, in questo caso, del modello americano GFS. Raffigurati il... Leggi tutto...
Immagine Meteogramma di Lecce (WRF)
Meteogramma atteso per la località di Lecce. Si tratta di una carta con l'andamento previsto per i... Leggi tutto...
Immagine Meteo e Clima in Provincia di Teramo
In provincia di Teramo ci troviamo sul versante orientale dell'Appennino abruzzese, con vallate che... Leggi tutto...
Immagine Meteo e Clima in Provincia di Alessandria
La provincia di Alessandria è una provincia italiana del Piemonte di 428.826 abitanti (al momento... Leggi tutto...

ESTREMI METEO OGGI. RETE LMT

Il modello WRF | All'avanguardia tra i modelli numerici mondiali

Lam è l'acronimo di Limited Area Model e rappresenta tutti quei modelli di simulazione atmosferica che si concentrano su aree più o meno ristrette.


I modelli a scala globale, elaborando l'intero pianeta (o uno dei due emisferi) sono costretti a una mole di calcolo impressionante e per questo occorre ridurre nella griglia il numero dei punti, nonostante la potenza dei computer e le tecniche di cluster abbiano fatto passi da gigante. Ad esempio il modello GFS al momento fornisce mappe a circa 25 km di risoluzione orizzontale (risoluzione di ouput, mentre quella di calcolo è intorno ai 13 km) per oltre 7 giorni di previsione. Il tutto 4 volte al giorno (corse su dati iniziali delle 00, 06, 12 e 18 (UTC)).

Per cogliere i fenomeni a mesoscala (individuare ad esempio una cellula temporalesca) e meglio tenere conto dell'orografia, sono necessari però più punti di calcolo (maggiore risoluzione) e schemi fisici particolari da inserire nelle equazioni. Nascono così i Lam, che sfruttando le condizioni iniziali e quelle al contorno forniti dai modelli globali, concentrano poi la loro "azione" sulla zona geografica d'interesse, riducendo drasticamente le risorse necessarie. Tra i Lam esistenti c'è il WRF (Weather Research and Forecasting - Nonhydrostatic Mesoscale Model) messo a punto dal NOAA, che è opensource e liberamente disponibile.

Naturalmente oltre che dalla risoluzione, dalla grandezza dell'area di interesse e da impostazioni varie (come il numero dei livelli verticali) i tempi di calcolo dipendono anche da quante ore di previsione vogliamo ottenere. Da quanto, cioè, ci vogliamo spingere in avanti nel tempo con la previsione. A tale proposito riteniamo che non abbia molto senso realizzare previsioni oltre i 2/3 giorni con i modelli ad alta risoluzione (se non a livello sperimentale o per semplice curiosità). I Lam sono pur sempre "guidati" dai prodotti dei modelli globali i quali, se pur con alterne vicende, accumulano errori che fanno divergere rapidamente i risultati calcolati rispetto a quelli reali. E ciò è tanto più vero quanto più si pretende di entrare nei dettagli.

Non tutte le implementazioni del modello WRF sono uguali, tanto da poter veramente dire: chi più ne ha più ne metta! A parte le "release" del software e del "core" utillizzato (a livello operativo si utilizza di solito la versione NMM piuttosto che l'ARW, più usata per sperimentazioni e simulazioni di casi ideali) come abbiamo già accennato si tratta di un modello altamente configurabile e personalizzabile. Proprio per questo però, in teoria chiunque può metterci le mani, sia a livello di codice sorgente che di configurazione dei parametri. Se si tiene conto anche del fatto che il modello (come tutti i Lam) può essere inizializzato a partire da diversi modelli globali (GFS, ECMWF...) e in modi diversi (a cadenza trioraria, esaoraria...) e che è possibile procedere con il nesting sia a livello integrato che tramite un "re-run" del modello a partire dai suoi stessi output, non ci si deve meravigliare come, a parità di altre condizioni, possano esserci risultati più o meno diversi.

Naturalmente, a parte eventuali errori di implementazione, non c'è in assoluto un modo migliore per impostare il modello. Alcune soluzioni e impostazioni possono funzionare di più in certe situazioni piuttosto che in altre. Senza dubbio però è opportuno seguire alcune linee guida, dettate da conoscenza, esperienza e buon senso.


Una volta impostato il dominio di calcolo principale (quello più grossolano, che viene inizializzato a partire dai dati iniziali e al contorno del modello globale) e gli eventuali nesting (con una scelta opportuna della risoluzione anche dei dati orografici) occorre stabilire periodo e cadenza delle forecast e i parametri fisici. Questi ultimi, in particolare, vengono definiti mediante un file opportuno (chiamato namelist) dove per ogni dominio si specifica nel dettaglio come il modello deve operare. E' buona norma rispettare in generale le impostazioni "base" consigliate dai ricercatori e progettisti del WRF, che lo hanno creato e lungamente testato, per poi eventualmente adattare alcune di esse al nostro caso particolare, come nel caso del nostro centro di calcolo.

Stampa