Meteo e Previsioni meteo 16gg_Motta camastra

Si possono integrare i dati meteorologici osservati dal satellite?

Utilizziamo per il monitoraggio dello stato dell’atmosfera un approccio misto fatto di misure provenienti da stazioni meteorologiche al suolo validate , interfacciate con parametri meteorologici (temperatura e radiazione solare, fenomeno) estratti da feed satellitari ottenuti tramite un particolare algoritmo da noi sviluppato.

L’algoritmo , che tiene conto dell’elevazione dei punti, nel nostro caso riconducibili ai comuni italiani, all’interno di ogni singola cella di una ipotetica griglia regolare, avente una densità definita dall’utente e a copertura dell’intero territorio nazionale. Se un punto di una cella identificato come centrale dall’algoritmo si trova ad avere una elevazione maggiore del limite sempre definito dall’utente, ecco che la zona viene considerata montuosa e quindi saranno prese in considerazione tutte le località intercettate entro i limiti della stessa.

Questa tipologia di approccio non suddivide il territorio in griglie regolari ma in poligoni a profilo altimetrico simmetrico, intensificando la presenza di punti virtuali di estrazione del dato satellitare ove è più complessa l’orografia, desunta dalla variazione del profilo altimetrico.

In questo modo si massimalizza l’utilizzo della griglia satellitare che ha una risoluzione massima di 3 Km , interfacciandola in modo dinamico con la rete di stazioni meteorologiche al suolo. Il risultato sarà una copertura capillare e ragionata del territorio con poligoni climaticamente omogenei

Con questa tecnologia è inoltre possibile calibrare gli errori tipici dei sensori satellitari con l'utilizzo di pochissime stazioni meteorologiche a terra. Il dato satellitare risulta così pienamente integrabile nella catena di assimilazione dati meteorologici, offrendoci l'opportunità di disporre di "punti di misura virtuale" anche ove non ci sono misure al suolo. Attenzione però non tutti i parametri rilevabili hanno lo stesso grado di affidabilità e sono pertanto utilizzabili.

I modelli meteorologici ci possono aiutare anche a capire il tempo passato?

Attualmente lo stato dell'arte della simulazione atmosferica è rappresentato dal Weather Reseach and Forecasting model (WRF), sviluppato dalla National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA). Il WRF si presta per innumerevoli applicazioni sia previsionali che di reanalisi storica ,elaborando le condizioni atmosferiche di contorno.

La retrospettiva dati meteorologici (Reanalisi) utilizza routine algoritmiche in grado di estrarre dati puntuali o mediati di archivio dal nostro modello ad alta risoluzione. La piattaforma di retrospettiva meteorologica sviluppata usa soluzioni algoritmiche personalizzate in grado di “aprire” una finestra ad elevata risoluzione sul territorio oggetto della reanalisi, simulando l’andamento dei vari parametri meteorologici estratti in forma di dato puntuale o aerolare.

La reanalisi è una tecnica di ricostruzione di valori di variabili meteorologiche e/o fenomeni meteorologici quali precipitazioni intense o alluvioni, ottenuta attraverso l’utilizzo di modelli fisico-matematici che descrivono l’evoluzione dell’atmosfera a partire da un dato set di condizioni iniziali riferite ad un determinato istante del passato. Strumento molto utile ed efficace per comprendere cosa si è verificato in una determinata zona geografica in un certo periodo del passato dove non ci sono parametri misurati a disposizione.

Sistemi di reanalisi per lo studio di variabili meteorologiche e climatologiche sono processi scientifici riconosciuti dalla comunità scientifica mondiale e impiegati e sviluppati dai più importanti centri di ricerca mondiali quali NOAA ECMWF NASA

La nostra catena modellistica utilizza il framework del modello meteorologico WRF , con settaggi ed affinamenti propietari,  che permettono di aprire una finestra di simulazione ad alta risoluzione unendo la potenza di calcolo, necessaria per simulare domini di calcolo molto dettagliati con avanzati processi di controllo e validazione del dato meteorologico in uscita.

I nostri protocolli assicurano una buona qualità di base delle simulazioni che dipendono comunque dall'area geografica di interesse. Uno strumento quindi ad alta scalabilità ed integrazione nel processo modellistico che utilizziamo

La distribuzione capillare della griglia dati di una simulazione di reanalisi meteorologica può integrare efficacemente il dato meteorologico misurato da stazioni a terra , rendendo la tecnologia economicamente vantaggiosa a condizione che siano seguiti accurati protocolli di validazione al fine di contenere possibili derive del modello meteorologico.

Cosa vuol dire per Datameteo disporre di buoni dati meteorologici attuali validati?

Il dato meteo è una informazione concreta e rilevante. La ricostruzione dei dati è fondamentale al fine di alimentare sistemi più o meno complessi anche in zone ove la distribuzione di sensori non è adeguata ad una copertura capillare del territorio. Accordi con primari produttori di strumentazione meteorologica sia professionale che amatoriale ci hanno permesso di sviluppare un know-how in house di calibrazione , in relazione alla tipologia di sensoristica utilizzata.

Siamo inoltre uno dei pochi provider italiani a possedere una nostra rete meteorologica di rilevamento meteorologico autonoma monitorata e calibrata, utilizzata in modo attivo per testing sia sulla qualità del dato meteorologico della stazione, sia sull'accuartezza dei nostri prodotti meteorologici siano essi attuali o previsionali.Produciamo un insieme calibrato di dati meteorologici per ottenere archivi più consistenti , con una ottima correlazione e accuratezza in ogni parte del mondo.

Un completo sistema webased di valutazione, validazione ci permette di avere un costante monitoraggio sulla qualità del dato meteo. Attualmente proponiamo tutto una serie di servizi ad accuratezza differenziata che utilizzano:

-Dati meteorologici da stazioni a terra, da satellite Meteosat, da reanalisi meteorologica

La piattaforma di validazione del dato meteorologico opera in modo differenziato a seconda della risorsa utilizzata:

-Cross check di integrità del dato meteo da stazione in caso di anomalie, errori, malfunzionamenti,

-Validazione del dato MeteoSat a livello di griglia meteorologica,

-Valutazione delle possibili derive modellistiche da reanalisi

Il prodotto finale è quindi un dato meteorologicomisurato o "ricostruito" di qualità aggiornato ogni ora o come riassuntivo mensile, annuale, disponibile con una buona qualità in ogni parte del mondo. Queste elaborazioni sono frutto della nostra stratificazione modellistica,  che consente di avere archivi consistenti con un ottimo compromesso disponibilità, qualità e prezzo. Il loro utilizzo abbraccia i più svariati campi di utilizzo: forecasting, agro, energy, gestione del rischio, protezione civile

Nell'immagine una visione di insieme della complessa catena modellistica e di validazione che utilizziamo a garanzia della scalabilità e qualità del dato meteorologico , disponibile aggiornato ogni ora. I protocolli di validazione possono essere ottimizzati a seconda delle reti di osservazione utilizzate e contemplano anche l'utilizzo di strumentazione meteorologica appartenente a network o stazioni meteorologiche amatoriali.