Legame tra equilibrio convettivo e impatto del nudging

Dal confronto tra le simulazioni di controllo e le simulazioni con nudging effettuato nel Capitolo 3, `e emerso un impatto molto rilevante dello schema di assimilazione per le previsioni degli eventi del mese di ottobre (si veda la Figura 3.6 a pagi- na 72 e la Figura 3.8 a pagina 75), con un deciso miglioramento della previsione della precipitazione nelle prime 3 ore di simulazione libera (dopo il periodo di as- similazione). Al contrario, gli effetti del nudging sulle simulazioni di novembre (Figura 3.7 a pagina 73 e la Figura 3.9 a pagina 76) si sono rivelati molto meno significativi e con risultati pi`u contrastanti sia durante il periodo di assimilazione che nella successiva previsione non forzata.

La differente performance dell’assimilazione osservata per gli eventi simulati nei due diversi mesi ed il legame tra i flussi a larga scala e la convezione sono in accordo con quanto osservato in Craig et al. (2012) e illustrato nella sezione 4.1.3. Infatti, l’impatto maggiore dello schema di assimilazione nelle simulazioni di ottobre si ottiene nel caso di eventi caratterizzati, in media, da condizioni di non equilibrio, mentre l’impatto `e pi`u limitato per le simulazioni degli eventi di novembre che sono associati a condizioni di generale equilibrio della convezione.

Si noti, per`o, una differenza importante con i risultati di Craig et al. (2012). Nei casi di studio da loro analizzati, la verifica della precipitazione mediante la tecnica DAS (Keil and Craig, 2009) aveva permesso di osservare che la limitazione del miglioramento ottenibile con l’assimilazione nei casi di equilibrio convettivo era dovuto principalmente ad un errore di posizionamento dei nuclei di precipitazione. Nei casi da noi analizzati, invece, la verifica mediante SAL mostra che l’impatto del nudging sulla componente di localizzazione L `e positivo sia nelle simulazio-

ni di ottobre che in quelle di novembre. Il minor impatto dell’assimilazione nel caso di eventi caratterizzati da condizioni di equilibrio convettivo `e riconducibile ad un peggioramento nella struttura (componente S ) e nell’intensit`a o ampiezza (componente A) dei nuclei di precipitazione. Nell’analisi di Craig et al. (2012) la componente di ampiezza dell’errore mostra all’incirca lo stesso andamento nei due differenti regimi, mentre la struttura dei nuclei non viene considerata.

Figura 4.7. Risultati della verifica della precipitazione mediante SAL applicata alle simulazioni inizializzate alle 03 UTC del 9 ottobre 2014, considerando solo precipitazioni mag- giori di 5 mm. In ogni subplot `e mostrata una componente (da sinistra verso destra S, A e L) e sono riportati, al variare dell’ora di forecast, i valori per la simulazione di controllo e per quella con nudging (asse a sinistra del subplot). Inoltre, viene mostrato, mediante istogramma, la differenza tra i valori in modulo del run di con- trollo e del run con nudging (asse a destra del subplot) calcolati con le formule 3.1 - 3.3 a pagina 69. La linea verticale tratteggiata separa il periodo di assimilazione (a sinistra) dal forecast non forzato (a destra).

Si ribadisce, inoltre, che le considerazioni fin qui effettuate, sono da considerarsi valide in media e non per i singoli eventi. Infatti, in pieno accordo con quanto fatto in Craig et al. (2012), si `e messo in relazione la performance complessiva delle simulazioni di ciascuno dei due mesi con il corrispettivo inquadramento generale degli eventi nell’ambito della teoria dell’equilibrio convettivo. Per ottenere una

statistica significativa, in Craig et al (2012) si erano considerati solo 3 eventi, ma si era utilizzato un ensemble di simulazioni. Nel nostro caso, invece, si sono effettuate simulazioni deterministiche ma su una numero molto maggiore di eventi. Se si restringe l’analisi alle singole simulazioni, la relazione tra tempo di scala della convezione e impatto dello schema di assimilazione non `e necessariamente e sistematicamente verificata. Si consideri ad esempio la simulazione inizializzata alle 03 UTC del 9 ottobre. In Figura 4.7 sono mostrati i risultati della verifica me- diante SAL applicata alla simulazione di controllo e a quella con nudging. Nei tre pannelli sono mostrate le tre componenti S, A e L e per ognuna di esse `e riportato il valore, al variare dell’ora di forecast, per le due simulazioni e un istogramma che mostra la differenza tra il modulo del run di controllo e il modulo del run con nudging.

Dall’analisi del grafico si osserva che l’impatto positivo determinato dall’im- plementazione dello schema di assimilazione si propagano per 6 ore oltre la fine dell’assimilazione, il doppio rispetto a quanto si osserva nella media dei casi di ottobre. Si tratta quindi di una delle simulazioni in cui il nudging riesce a miglio- rare in modo pi`u cospicuo la previsione della precipitazione. Ci si aspetterebbe, quindi, che l’evento considerato sia caratterizzato da condizioni di non equilibrio. In realt`a, i valori del tempo di scala convettivo per questa simulazione (riportati in Figura 4.5 a pagina 91 e individuati dai punti rossi) sono inferiori a 6 ore nelle prime 9 ore di forecast e solo successivamente mostrano un moderato incremento.

Il miglioramento della previsione della precipitazione ha diversi risvolti applicativi di grande importanza. A titolo di esempio, si presentano in questo Capitolo due possibili applicazioni dell’assimilazione della precipitazione con nudging sviluppata nel corso di questa tesi. La prima `e relativa alla previsione dell’evento meteoro- logico pi`u significativo dell’autunno 2014 in Liguria, ovvero l’alluvione di Genova occorsa il 9 ottobre. Il secondo, invece, riguarda l’impatto delle previsioni con nud- ging sulle previsioni effettuate in cascata da un modello idrologico. Quest’ultima parte `e stata eseguita in stretta collaborazione con il Dr. Francesco Silvestro del CIMA (Centro Internazionale in Monitoraggio Ambientale) e qui si riporteranno sinteticamente i risultati ottenuti.

5.1 Caso di studio: l’alluvione di Genova del 9

ottobre 2014

La giornata del 9 ottobre 2014 `e stata caratterizzata da precipitazioni convetti- ve abbondanti e spesso di forte intensit`a, che hanno interessato in prevalenza la provincia di Genova. Si possono distinguere due fasi distinte di forte maltempo intervallate da una breve tregua di qualche ora: la prima si `e sviluppata tra la mattinata e le prime ore del pomeriggio; la seconda, pi`u breve ma pi`u intensa, tra la serata e le prime ore della notte successiva.

Durante la seconda fase del peggioramento, le piogge hanno fatto registrare notevoli picchi orari e tri-orari (tra gli altri: Genova Geirato 141 mm in 1 ora e 226 mm in 3 ore (Onorato et al., 2015)) e, a causa anche delle precipitazioni delle ore precedenti, hanno provocato un evento alluvionale nella citt`a di Genova (che ha coinvolto principalmente il bacino del Bisagno) e nel vicino comune di Montoggio.

L’evento ha provocato una vittima, e nel complesso sono stati stimati danni per circa 300 milioni di Euro.