1 Introduzione 3
1.1 Il MarMediterraneo . . . 3
1.2 Dinami a delle masse d'a qua . . . 5
1.3 Previsionioperative . . . 13
1.4 Il problema delle previsioni: he os' è una buonaprevisione? . . 20
1.5 Obiettividella tesi . . . 21
2 Il sistema di previsioni del Mediterraneo 23 2.1 I dati usati per laprevisione . . . 23
2.2 Te ni he diassimilazione . . . 31
2.3 Il modellonumeri o . . . 37
2.4 Le previsioni operativedelMediterraneo . . . 41
3 Des rizione degli esperimenti in termini di variabilità e onsi-stenza 43 3.1 Esperimentinumeri i . . . 43
3.2 Variabilitàdella ir olazione super ialenell'esperimento entrale 44 3.3 La ir olazione intermediae profondanell'esperimento entrale 50 3.4 La ir olazione nell'esperimento 2 . . . 57
3.5 Analisi diConsistenza . . . 65
4 Criteri di valutazione della previsione: indi i di qualità 71 4.1 Indi i dia uratezza . . . 71
4.2 Indi i di apa ità . . . 85
Introduzione
1.1 Il Mar Mediterraneo
Ilba inodelMediterraneo, ompresotral'EuropaaNord,l'Afri aaSudel'Asia
a Est, è posizionato tra i 35 Æ Nord e i 45 Æ Nord di latitudine e i 5 Æ Ovest e i 35 Æ
Est dilongitudine. Ha un super ie di2.5 milionidim 2
eun volume di3.7
milionidim 3
, on una profonditàmediadi 1500 med una profonditàmassima,
raggiunta nella fossa elleni a a largo di Capo Matapan, di 5020 m. Ha una
lunghezza di 3860 km ed una larghezza di 600 km, he si ridu e in prossimità
del Canaledi Si ilia (tra Si ilia e Tunisia) permettendo osì di distinguere due
ba ini,quelloo identaleequelloorientale. LapiattaformadelCanalediSi ilia,
he mettein omuni azione idue ba ini,haunaprofonditàmassimadi400 me
iòin uis enotevolmentesulla ir olazionedellea queprofonde henonries ono
adoltrepassare questo stretto.
Il ba ino o identale omuni a on l'O eano Atlanti o tramitelo Stretto di
Gibilterra he ha una profondità media di 350 m e una lunghezza minima di
ir a 22 km: esso determina in larga misura al uni dei aratteri idrologi i di
tutto ilba ino.
Il ba inoorientale omuni a inve e olMar NerotramiteloStrettodei
Dar-danelli,nelMardiMarmaraeloStrettodelBosforo: las arsaprofonditàditali
stretti, solo35m peril Bosforo,rende gli s ambi molto limitati.
All'internodiquesti dueba iniprin ipalisidistinguono,daOvest versoEst,
Figura 1-1: Topogra a delMarMediterraneo
-MarediAlboran: èinteramentera hiusotradue atenemontuose,la
ate-na del Rif in Maro o e la atenabeti a nelSud della Spagna; è strettoe po o
profondo on una dorsale he emerge lo almenteaformare l'isola di Alboran;
-Ba inoBaleari o: diformagrossomodotriangolare,delimitatoaNord-Ovest
dalle oste spagnole e fran esi e a Est da Corsi a e Sardegna, si spinge no al
Golfo di Genova. Appartengono a questo ba ino le isole Baleariseparate dalla
Spagna dalla fossa di Valen ia. La aratteristi a di quest'area è l'estesa piana
abissale,lapiùpiattadituttoilMediterraneo, onunaprofonditàdi ir a
2800-2900 m e dalla quale risalgono, lungo le s arpate ir ostanti, profondi anyon.
Fino adessa sispinge pure laparte sommersa deldelta delRodano;
-MarTirreno: di formaan h'esso triangolare, ha il suo lato più lungo verso
la penisola italiana. Più profondo del ba ino baleari o ha una piana abissale
profonda oltre 3500 m. Contiene numerose isole: Capraia, il Giglio, L'Elba e
Monte risto,appartenentiall'ar ipelagotos ano, ostituitedamassi igraniti i
piuttosto re enti; Is hia, Pro ida, Ponza e leEoliedioriginevul ani a. Visono
inoltre grandi vul ani, ome il Vavilov e il Marsili, la ui sommità è a po he
entinaiadimetrisottoillivellodelmaree hedannoilnomeaba iniomonimi;
-Ba ino Ioni o e Levantino: sono divisi onvenzionalmente dal 25 Æ
meridia-no est e presentano aratteristi he siogra o-strutturali he si ontinuano in
gra oforse più mar atodi tutta l'area mediterranea, on un dislivellodi oltre
3000 m e on pareti ro iose quasi verti ali. Qui si trovano le massime
profon-dità del Mediterraneo ele pianeabissali più profonde: quelladiMessina (-4200
m), quelladi Sirte (-4150m) equelladi Erodoto (-3225 m);
-Mare Adriati o: diformastrettae lunga,si addentratrala atenadinari a
aEstequellaappennini aaOvest ontinuandoidealmentenellapianurapadana
no aipiedi delle Alpi. Lungo po o più di100 km si distingue in:
.Alto Adriati o: delimitato a Sud dalla fossa di Pomo, ha profondità
o-stantementeinferioria100m. Quest'areaemersepiùvoltedurantelegla iazioni
dell'ultimomilionedianni. In esso si trova ilDelta delPo he determina le
a-ratteristi he idrologi he e sedimentologi he dell'Adriati o. Ri o di isole lungo
la osta dalmata ro iosa, leuni he isole sul versante italianosono le Tremiti a
N del Gargano;
.BassoAdriati o: più profondo, on ir a 800 mnelCanale diOtranto he
losepara dalMar Ionio,ha aratteristi he più o eani he.
-MarEgeo: è aratterizzatodallenumeroseisoledelleEllenidiedelleTauridi.
1.2 Dinami a delle masse d'a qua
La ir olazione generale di tutto il ba ino è guidata da tre forzanti prin ipali
(Fig 1-2):
-il sistemadi entrata/us itadi a qua alloStretto diGibilterra;
-i ussi termi iedia quaall'interfa iaaria-mare( ir olazionetermoalina);
-lo stress delvento.
I ussi entranti ed us enti dallo Stretto di Gibilterra sono il me anismo
di ontrollo delle riserve di sale e di massa di tutto il ba ino del
Mediterra-neo su s ala temporale di diverse de adi: il tempo di residenza dell'a qua nel
Mediterraneo O identale si stima he sia dell'ordine di 100 anni (Pinardi et
al.,1993). L'a qua Atlanti a po osalata entra daGibilterraalla super ieed è
trasformatadaintenseinterazioniaria-mareina quapiù densa epiù salata he
Gibilterra
PENISOLA
SPAGNOLA
COSTE AFRICANE
ITALIA
GRECIA
TURCHIA
Formazione delle acque
profonde del Golfo del Leone
(WMDW)
Formazione delle acque
profonde dell’Adriatico
(EMDW)
Formazione delle acque
Levantine Intermedie
(LIW)
Corrente delle acque
Levantine Intermedie (LIW)
Corrente delle acque
Atlantiche (AW)
Figura 1-2: S hema della ir olazione verti ale termoalina nel Mediterraneo (
Pinardi e Masetti, 2000)
dell'a qua avviene stagionalmentein entrambi i ba inio identale ed orientale.
È a ompagnato da ussi termi i e di evaporazione di larga s ala, da pro essi
di mes olamento verti ale turbolento e di trasformazione di a que intermedie
e profonde regionali, ome mostrato in Fig 1-2. Qui vediamo infatti he l'
a -qua entrante a Gibilterra (nastro giallo) si trasforma nel Levantino in a qua
intermedia (nastro rosso). Contemporaneamente, nel Nord del ba ino, le aree
Liguro-Provenzalidelba inoBaleari oeilNordAdriati o,formanoa quemolto
dense he s endono nelle pianeabissali erisalgonoper ontinuità formandouna
lenta ir olazionemeridionale (nastroblu).
All'interfa iaaria-mare i ussi termi ie di a qua determinano gradienti di
densità he a loro volta generano pro li verti ali di temperatura (T) e salinità
perde inmedia alore inquesta regionefornendoloall'atmosfera. Questoèuno
dei forzanti prin ipali della ir olazione termoalina della Fig 1-2 in parti olare
di quella meridionale (nastri blu). D'altra parte, la perdita per evaporazione
e ede l'apporto dovuto alle pre ipitazioni, ai umi e agli s ambi on il Mar
Nero: questo mare è quindi un ba ino di on entrazione. Il bilan io tra
l'ap-porto d'a quapo osalataprovenientedall'Atlanti oelaperditanettadia qua
all'interfa ia aria-mare è, nelle prime entinaia di metri, uno dei motori
prin- ipali della ir olazione verti ale longitudinale mostrata in Fig 1-2 dal nastro
giallo-rosso.
Lo stress del vento forza la ir olazione dalla s ala temporale orta (ore)
allas ala stagionale, dallas ala spaziale delle maggiorisottoaree delba inodel
Mediterraneoallamesos ala. Ilforzantetermi oequellodelventoagis onosulla
stessas alatemporale,ilprimoindu endoipro essiditrasformazionedell'a qua
eil se ondo ausandone il trasporto ela dispersione(Pinardiet al.,1993).
Si possono individuare tre masse d'a qua identi ate in base al luogo di
formazione (Fig 1-3). Bisogna omunque tener presenti he gli intensi pro essi
di interazione aria-mare e di rimes olamento verti ale on gli strati adia enti
fanno si he le T, S e le profondità, aratteristi he di queste diverse masse
d'a qua, varino per ogni subregione deidue ba ini prin ipali del Mediterraneo
(He h,1988).
Le tre masse d'a qua sono:
1)ACQUA ATLANTICA MODIFICATA (MAW, 'MODIFIED ATLANTIC
WATER') :si tratta diuno strato d'a qua Atlanti a he si trova a partire dalla
super ie no a100mdiprofondità, he entradallo StrettodiGibilterraed è
aratterizzata da bassa salinità (da 36.5psu a 38.5 psu rispettivamentea Ovest
e a Est della Si ilia). Su essivamente al suo ingresso nelMediterraneo, si
tra-sformagradualmenteina quamediterraneasuper iale: l'a quaAtlanti a po o
salata he si trova in super ie è soggettaall'evaporazionee al rimes olamento
onl'a quapiùdensadegli stratiinferiori, on onseguenteprogressivoaumento
dellaS hepassada36.5psu nell'areadiGibilterra noa37.25psunelloStretto
Figura1-3: S hema delle masse d'a qua nelMediterraneo
Ilsuoper orsodaOvestversoEstpuòesseretra iato omeunminimoprima
super ialeepoisottosuper ialediS(Fig1-3) he progressivamentesprofonda
passando da 20 a 50 m. Tale omponente della ir olazione termoalina può
essere vista omeun nastrotrasportatore,nella direzionezonaledelba ino(Fig
1-2);
2)ACQUA LEVANTINA INTERMEDIA (LIW,'LEVANTINE
INTERME-DIATE WATER') : si forma nel ba ino levantino orientale tramite pro essi di
onvezione he avvengono nel periodo invernale. Da qui poi si propaga verso
il ba inoo identale a200-300 mdi profonditàmes olandosigradualmente on
le masse d'a qua ir ostanti. Nel ba ino o identale si trova ad una profondità
intermedia trai 300-700m.
LaLIW ostituis e un massimosottosuper iale diS on una media di38.4
psu. È proprio la LIW he ostituis e la maggior parte della massa d'a qua
mediterranea inus ita daGibilterra;
3)ACQUAMEDITERRANEA PROFONDA (MDW, 'MEDITERRANEAN
DEEP WATER') : viene prodotta durante l'inverno nel Golfo del Leone per il
delba ino o identale (WMDW) e quelladelba ino orientale (EMDW).
Il luogo di formazione delle a que profonde nel Mediterraneo orientale è il
Mare Adriati o dove in inverno si forma una massa d'a qua on temperatura
potenziale =13.60 Æ
C e salinità S=38.70 psu he poi si dionde in tutto il
ba inoest. L'interpretazione tradizionale dellaformazionedelle a que profonde
nell'Adriati o assegna un ruolo hiave ai pro essi di rareddamento e di
eva-porazione he agis ono sulle a que nel Sud e nel Nord dell'Adriati o ausando
la formazione e lo sprofondamento di a que molto dense fuori dallo Stretto di
Otranto.
Il luogodiformazionedellea que profondenelMediterraneo o identale èil
Golfodel Leone (Leamanand S hott.,1991). Qui, ventiinvernali freddi ese hi
determinanointensimovimenti onvettivi hepossonoavere ome onseguenzail
rimes olamento no a1200-1500 m dell'a qua super iale relativamente fredda
esalata on quellasottostante. Lamassa d'a qua he siviene aformare hauna
12.70 Æ
Ceuna S 38.40 psu. Questamassa d'a quafa partedel usso di
a qua mediterraneaus enteda Gibilterra(Kinderand Parilla.,1987).
Studire entihannomostrato hela ir olazionedelMediterraneoèil
risulta-todiunadeli atainterazionetralavariabilitàdimesos ala,quellastagionaleele
s ales alestagionalied interannuali(Pinardietal,1997;Robinsonetal.,1991).
Lavariabilitàinterannuale puòesserelegata siaadanomalieatmosferi he he si
veri ano su s ala temporale interannuale, he a dinami he interne non lineari
dell'o eano.
Nel Mediterraneo o identale il segnale di variabilità stagionale è grande e
oinvolge l'intensitàdelle orrenti,l'inversionedelle orrentiregionaliela
varia-bilitàdimesos ala. NelMediterraneoorientaleinve e lavariabilitàinterannuale
èdi grandezzaparagonabile alsegnale stagionalee oinvolge ambiamentidelle
aratteristi he delle masse d'a qua profonde ed intermedie osì ome ri orrenti
giriogyres. An he lavariabilitàdimesos alaèmolto intensaeprobabilmente
in uenza leinterazionidel usso degli eddies medi delba ino.
ambiamen-dell'intensitàdei ussi di alore ed a qua all'interfa ia aria-mare. Le anomalie
atmosferi he potrebbero essere an he parzialmenteresponsabili della
formazio-ne delle a que levantine profonde del giro di Rodi e della formazione di a que
profonde dell'Egeo.
Le strutture orizzontali della ir olazione nel ba ino, regolate in super ie
dall'a qua atlanti a entrante e inprofondità dalle a que formatesi nel
Mediter-raneo Orientale, prendono il nome dalle aree geogra he in uisi formano (Fig
1-4).
Figura 1-4: Cir olazioneorizzontale (Pinardi eMasetti, 2000)
Il ussodia quaAtlanti aentrantedaGibilterraformanelMarediAlboran
duegirianti i loni i: ilgiroo identaleequelloorientale,la uidiramazionepiù
adEst ostituis eilfrontediAlmeran-Oran, aratterizzatodaunforte ontrasto
di densità tra l'a qua Atlanti a entrante e l'a qua Mediterranea. Questi giri
possonovariarein posizione ein dimensionied essere assenti an he permesi.
ProseguendoversoEst,l'a quaAtlanti asispostadallaSpagnaversola osta
aumentanodidimensioniraggiungendoundiametrodi50-100km(Millot,1991),
ome messoin evidenza daosservazioni satellitari.
La orrente Algerina prosegue lungo la osta afri ana verso lostretto di
Si- ilia in orrispondenza del quale si rami a in un ramo he entra nel ba ino
orientale e in un ramo he, passando per il Canale di Sardegna, entra nel Mar
Tirreno. Qui la ir olazione invernale è aratterizzata da un giro i loni o he
si estende a tutto il ba ino. La MAW he entra nel Canale di Sardegna-Si ilia
vienetrasportataversoNorddove oattraversailCanalediCorsi aevanelMar
Ligure o prosegue il giro nella ella di ir olazione i loni a s orrendo lungo la
ostameridionaledellaSardegna. In estateilgiroè on natonellaparte
setten-trionale mentre nella parte meridionale la ir olazione può invertirsi e passare
adanti i loni a(Ayoub,1996).
Nella parte settentrionaledel ba ino Algero-Provenzalela ir olazione è
de-bole e i loni a per tutto l'anno ed è aratterizzata da un'indebolimento nel
periodoestivo. Nella regionepiù aNord, lungo le oste italiane, fran esi e
spa-gnolela ir olazioneèdominatadallapresenzadellaCorrentedelNord hes orre
dalMarLigure verso Ovest : essapresenta unavariazioned'intensitàstagionale
presentandosi abbastanza intensa ininverno, duranteil qualeforma meandri,e
indebolendosi inve e inestate.
Il ramo della orrente Algerina he raggiunge il Mar Ionio, detta Corrente
Ioni o-Atlanti a, attraversa il ba ino ioni o ad una latitudine di 36 Æ
Nord
divi-dendoloIonioinduearee,unasettentrionaledovetroviamoilgiro i loni odello
Ionioo identale ed una meridionale on uno o più giridi tipoanti i loni o.
A Sud dell'isola di Creta la Corrente Ioni o-Atlanti a prende il nome di
orrenteagetto Medio-O eani ae sispinge no alle oste dell'AsiaMinore.
Al-l'altezzadiCiprosibifor aversoNordformandoun giro i loni o hiamatogiro
di Rodi (Milli and Robinson, 1991). Quest'ultimo è di notevole importanza
poi hè da esso emana la ir olazione intermedia profonda o LIW, on una
ra-mi azioneverso Ovest ed una verso Est(Fig 1-5). Nel ba inoioni o laLIW si
bifor a in un ramo verso Nord attraverso lo Stretto di Otranto ed uno diretto
vata in super ie, per poi entrare nel ba ino baleari o passando a Sud della
Sardegna. Qui siosservaun'ulteriorebifor azione: un ramosidirigeverso Nord
ontribuendo, on il suo apporto di a qua salata nel giro del Golfo del Leone,
alla formazione delle a que profonde al entro del i lone, mentre l'altro ramo
si dirige verso loStretto diGibilterraper poi riversarsi nell'Atlanti o.
Figura1-5: S hema di ir olazionedella LIW (Pinardi and Masetti, 2000)
Tornandoallo ir olazioneorizzontale,nelba inolevantinosonopresentidue
giri anti i loni i a Sud della dorsale medio-o eani a, quello di Mersa-Matruh
(Robinson et al.,1991)e quello diShikmona (Ozsoy et al.,1989)(Fig 1-4). Tali
giri si pensa siano ri orrenti nel tempo ma la ragione della loro esistenza deve
essere an ora hiarita. In generale quindi si può aermare he la ir olazione
orizzontale allasuper iedelMediterraneo può esseresuddivisa nellaparte
set-tentrionale, a Nord della Corrente Atlanti a, dove si osserva una prevalenza di
ir olazioniditipo i loni o,enellapartemerdidionale,doveinve e siosservano
strutture di tipoanti i loni o.
A anto a questa ir olazione a grande s ala o limatologi a si osserva
an- he una ir olazione di mesos ala he modi a la ir olazione media alla s ala
temporale della settimana. La dimensione orizzontale deipro essi di mesos ala
è generalmente 4-5 volte il raggio di Rossby, misura usata per de nire le s ale
gran-km.
Nel ba ino Levantino, ampionamenti ad alta risoluzione ondotti da
Ro-binson ed altri (1987), hanno messo in evidenza l'esistenza di vorti i di
meso-s ala tipi i dell'o eano aperto: questi sono importantiper hè ontribuis ono al
trasporto delle a que levantine he vengono intrappolate all'interno del vorti e
stesso.
Het h et al (1988), analizzando le proprietà delle masse d'a qua all'interno
deivorti i nel ba ino orientale, hanno evidenziato omela distribuzione
spazia-le della LIW sia fortemente orrelata alla variabilità dei vorti i di mesos ala.
Questiultimipossonoessere onsiderati omeun me anismodi trasporto delle
a que, he, duranteil trasporto, ries onoamantenere lestesse aratteristi he.
Al ne di ontinuare l' indaginesulla ir olazioneed ipro essi adessa
asso- iati,unametodologiausataèquelladi ombinareosservazioniemodelli. Questo
produ eserietemporali ontinue didati adaltarisoluzionespazio-tremporale.
Questa ombinazione di osservazioni e modello è hiamata te ni a dell'
assimi-lazione e permette di estrarre in modo ottimale l' informazione ontenuta nei
dati. il modello è visto ome un interpolatore dinami otra le osservazioni, il
miglioreinterpolatoreinquanto ontienela onos enzadelsistemainterminidi
equazionidinami he.
Uno dei metodi di valutare la qualità dell' assimilazione e quindi deidati
èquellodiprodurre previsionipartendo dauna ondizioneiniziale ottimale on
l'assimilazione stessa.
Questa tesi studia quindi le previsioni fatte on un erto sistema di
assimi-lazione nel Mar Mediterraneo per valutarne la qualità e nel futuro studiare la
variabilitàdella ir olazione ela natura deipro essi dinami iadessa asso iati.
1.3 Previsioni operative
Il traguardo diun sistema di previsione operativo (operationalfore ast)
dell'o- eanoèquellodiprodurreprevisionidello stato si odelmare intre dimensioni
bito delle qualila apa itàdi previsione si èandata in rementando saldamente
apartiredaglianni'70,arrivandoafornirere entementeprevisionia urateper
una durata diuna settimana/10giorni (Fig1-6).
Figura 1-6: Rappresentazione, ome funzione degli ultimi 17 anni, dei giorni
utilidella previsione (EMCWF)
I primi studi di previsioni o eanogra he sono omin iatia metà degli anni
'80 ed hanno riguardato in spe ial modo la omponente delle onde ed il livello
del mare in risposta alla ne essità di onos enza delle piene ostiere e per l'
instradamento si uro delle navi. Più lento è stato inve e il progredire delle
previsioni delle orrenti o eani he a ausa della man anza di misure adeguate
perinizializzareimodelli: leprevisionidelle orrenti,infatti,sollevanoproblemi
similiaquelliris ontratiinambitometeorologi opoi hèlas aladiprevedibilità
delsistemaèstrettamente orrelataall'a uratezza on laqualesono onos iute
le ondizioni iniziali.
Esistono diversi sistemi sperimentali di previsione delle orrenti nel
ma-re/o eano: i primi riguardano la mesos ala, ioè fenomeni on s ale di tempo
settimanali, ed hanno riguardato l'area della Corrente delGolfo. Un esempio è
fornito dall'HarvardO eanPredi tion System(HOPS) implementatoda
Robin-son dal 1984. Computers portatili ontenenti modelli numeri i di una regione
di previsioni attendibili in una forma pronta all'uso di omandanti di navi, di
personale oinvolto nell' attività di pes a e squadre di so orso. L'HOPS ha
trovato appli azioniutilinellaprevisionedelle orrenti ostiereedimare aperto
perpo hi giorni.
L'importanza e onomi a e so iale degli eetti de El Ni e
no ha ostituito una
spinta importante nello sviluppo delle previsioni o eanogra he: ome è ben
noto, l'ENSO (El Ni e
no Southern Os illation, Philander 1990) è
un'os illazio-ne interannuale delsistemaa oppiato o eano/atmosferanel Pa i o tropi ale,
aratterizzato daanomalienella temperaturasuper iale dell'o eano enei
ven-ti super iali. El Nie
no può avere un forte impatto sul tempo globale, sulle
pre ipitazioni e sulla pes a. Lo studio de El Nie
no ha portato allo sviluppo
di modelli a oppiati di o eano ed atmosfera per s ale di tempo stagionali: a
tutt`oggi essi sono in studio presso l'NCEP (National Center for Enviromental
Predi tions,Washington DC), l'UK Meteorologi al O e e l'European Center
forMedium-rangeWeatherFore asting(ECMWF).In quest' ultimo asoil
mo-dello a oppiato onsiste di un modello atmosferi o dell' EMCWF a oppiato
ad un modello di ir olazione generale dell' o eano he è una versione dell'
Hamburg O eanPrimitiveEquation Model(HOPE), sviluppato alMax-Plan k
InstituteforMeteorologydiAmburgo. Iduesistemi uidi,o eanoedatmosfera,
omuni ano tra di loro attraverso un' interfa ia aria-mare: i ussi
atmosferi- i di momento, alore ed a qua vengono passati all'o eano ogni giorno e in
ambiola temperatura super iale dell'o eano viene passata all'atmosfera. Il
modello a oppiato è osì integrato 3 volte a settimana per i 6 mesi su essivi
produ endodalle12alle15previsioniogni mese. Un esempiodeifore astperla
variabileditemperaturasuper ialedelmareèfornitoinFig1-7: lalineainblu
mostra l'andamentodell'anomalia di temperatura osservata , ioè fornita dai
dati, mentre le linee rosse mostrano le orrispondenti previsioni. L'andamento
diElNi e
noèben previstodalsistemaa oppiatosebbenesiosserviunaman ata
previsionedell'intensitàdell'evento stesso (Fig1-7).
In Europa a partire dal1994 EuroGOOS, un'asso iazione di agenzie
nell'inserzione in termini di anomalia della temperatura super iale in questa
regione.
aree delMar Mediterraneo e degli o eani adia enti, promuovendo la
parte ipa-zione europeaal Global O ean Observing System (GOOS). Quest' ultimo è un
programma di preparazione alla struttura globale permanente delle
osservazio-ni, della modellisti ae dell'analisidelle variabili dell'o eano al ne diprodurre
previsioni attendibili.
Nel1995l'EuroGOOSdiedevitaalMediterraneanFore astingSystem(MFS)
al ne di elaborare una strategiaperla ri er a s ienti a nell'ambito
dell'o ea-nogra aoperativanelMarMediterraneo. Ilpianodiri er adell'MFSsipropone
ometraguardo quellodiesplorareequanti arelapredi ibilitàpotenziale
del-lavariabilitàdell'e osistemamarinoalivellodiproduzioneprimaria,dallas ala
L'MFS è un programma de ennale arti olatointre fasitemporali:
-PrimaFase(1998-2001): Previsioneabrevetermine(10 giorni)deipro essi
si i del Mar Mediterraneo e validazione delle simulazioni e ologi he su i li
stagionalideinutrientie della produzioneprimaria;
-Se onda Fase (2002-2005): Previsione a breve raggio, nelle aree
ostie-re del Mediterraneo, sviluppo di un modello a oppiato o eano-atmosfera ed
esperimenti disimulazione on modellitridimensionalidi e osistema;
-Terza Fase (2005-2009): passaggiodellarete osservativaadagenziemarine
nazionalied internazionali, previsionidell' e osistema.
Laprima fasediimplementazionedell'MFShaavutoinizio on ilvaro diun
ProgettoPilota(Mediterranean Fore astingSystem PilotProje t,MFSPP),nel
settembre del1998, nanziatodalprogrammaMAST (MarineS ien e and T
e -nology) dell'UnioneEuropea. L'MFSPP si propone disviluppare una strategia
perl'implementazionediprevisionidelle orrentinelMediterraneo ome
des rit-tosopra. Unatale apa itàprevisionaleèri hiestapersostenerelosfruttamento
delle risorsee la loroprotezione nell'ambiente ostiero.
L'ipotesidibasediMFSè hele uttuazionisiaidrodinami he he degli
e o-sisteminellearee ostiere/dipiattaformasianointimamente onnesseall
ir ola-zionegenerale dilarga s ala: diquilane essità diin rementare ladisponibilità
di dati sia in numero he in qualità sullo stato del mare a s ala di ba ino, di
pro ederealla previsione delle orrenti sulla base dei dati ollezionati in tempo
quasi reale (Near Real Time) e di migliorare le onos enze sui pro essi hiave
della ir olazionemarina.
Unsistemadiprevisionediquestotipori hiededuepartiessenziali: un
siste-ma di osservazione e una omponente di modellazione numeri a/assimilazione
didati in grado diutilizzarei dati a quisiti perinizializzare la previsione.
Il Progetto èarti olatoin otto gruppidi lavoro ( WP):
WP1) Collezione di dati di temperatura forniti da Navi di Opportunità,
Voluntary ObservingShip ,VOS.
giorni) a s ala di ba ino. Questi pro li ostituis ono la spina dorsale
dell'as-similazione dei dati e del sistema di previsione sviluppato in WP4 e WP5. Il
sistema di monitoraggio si avvale del supporto di navi ommer iali, non dedite
alla ri er a he si rendono disponibili durante la normale attività di
navigazio-ne. L'a quisizione deidati avvienetramitesondeeXpandableBathyTermograph
o XBT,sonde aperdere poi hè non re uperabili alterminedell'operazione. Nel
se ondo anno del Progetto sono state rese operative 7 rotte, sotto i 400 m e i
700 m (S o imarro, 2000).
WP2)Sistema aboedenominato MediterraneanMultisensor Moored Array
(M3A).
Si tratta di una rete di boe sse he potrebbero monitorare e trasmettere
automati amenteintemporeale un set ompleto di parametri si i, qualiT, S,
orrenti, ossigeno e torbidità, insieme a misure biogeo himi he e otti he al ne
di stabilire la fattibilità di un monitoraggio multiparametri o del termo lino
super iale dell'intero ba ino ela alibrazionedei modellie ologi i.
WP3)Collezione ed analisi in NRT deidati dasatellite.
Si tratta di un sistema di a quisizione ed elaborazione di dati da satellite
quali l' anomalia dell' altezza della super ie del mare (SLA=sea level
ano-maly), temperaturadella super ie del mare (SST=sea surfa e temperature) e
olore dell'o eano. Quest' ultimafornis e inmodoindirettouna misuradella
on entrazione di loro llae quindi an he di biomassa toplan toni a.
WP4)Assimilazionedeidati e impattodella strategiadia oppiamentodei
dati atmosferi i ed o eanogra i.
L'obbiettivo di questo gruppo è di sviluppare, ontrollare ed implementare
te ni he di assimilazione dei dati diversi. Il sistema di assimilazione permette
ondi-diassimilazione dati usata inquesta tesi.
WP5)EsperimentiNumeri idiprevisioneduranteilperiodooperativo
(Tar-get OperationalPeriod,TOP).
Lo s opo è quello di implementare un modello numeri o a s ala di ba ino,
adeguatamenteinterfa iatoaidatiosservativides rittiinWP1,2,3,eprodurre
ogni settimana una previsione delle orrentia 10giorni.
L'argomentodiquesta tesiè strettamente orrelato on questoWP,di uisi
analizzerannoinseguito i risultatidelle previsioni.
WP6) Simulazione ad alta risoluzione nella zona ostiera e di piattaforma
on implementazionedi modelliusati .
Los opodiquestogruppodilavoroèquellodisvilupparete ni he di
a op-piamentotra ilmodello a s ala diba ino equelli as ala ostiera.
WP7) Validazionedel modello di e osistema e previsioni nel passato
(hind- ast).
Questo s opo viene raggiunto attraverso l'implementazione di modelli
nu-meri i degli e osistemi in varie zone ostiere del Mediterraneo, il onfronto tra
i risultati delle simulazioni e i dati dalla boa M3A, lo sviluppo di metodi per
l'assimilazionedi nutrienti, loro llaePAR neisuddetti modelli.
WP8)Gestione deidati e divulgazione della previsione.
L'obiettivo di questo gruppo è di fornire le apa ità amministrative per
di-stribuirei dati dai entri di ra oltaai partner della omunità s ienti a e agli
buona previsione?
Negliultimide enni isièa ortidell'importanzadistudiareil limadellaterra
e dellane essità difaredegli studipredittivisulle possibili variazioni limati he
indotte dafenomeni naturalio antropi i.
Già Lorenz negli anni '60-'70 aveva posto l'attenzione sulla possibilità di
prevedere il omportamentodell'atmosferapartendo dalpresupposto he le
leg-gi si he he governano il omportamento di un sistema uido siano espresse
in una forma he relaziona il ambiamento dello stato del sistema on lo stato
attuale del sistema. Questo impli a he il sistema è un sistema deterministi o,
ovvero he lo stato esatto presente determina ompletamente l'esatto stato
fu-turo (Lorenz,1968). Leleggi si he possonoessereformulate omeun sistemadi
equazioni dierenziali e il problema della previsione dell'atmosfera, e
analoga-mentedell'o eano,siidenti anell'individuazionediunasoluzioneparti olaredi
queste equazioni, le ui ondizioni iniziali orrispondono allostato presente del
sistema uido. La predi ibilità quindi dipende dall'intensità degli errori
inizia-li, determinati dall'a uratezza e dalla risoluzione delsistema di osservazione e
dall'in rementodell'erroredovutoall'equazionedelmoto(Leith,1970). Diquila
ne essità di una veri a ostante della previsioneperpoterlamigliorare, apire
la limitazionedeimodelliusati el' importanzadelle misure.
La veri a della previsione, intesa ome il pro esso di determinazione della
qualità della previsione stessa, rappresenta una parte essenziale diogni sistema
di previsione.
Sebbene tale veri a sia stata già arontata a partire dal 1884, in ambito
atmosferi o(Muller,1944),tuttaviaesistono,traiprevisori egliutenti,diversi
punti di vista su he osa ostituis a una buona previsione o good fore ast
(Murphy,1993). Se dal punto divista delprevisorela bontà diuna previsione è
generalmente orrelataal grado disimilaritàesistentetra le ondizioni previste
e quelleosservate, pergliutentila bontàdellaprevisione èinve e quanti abile
sioni, he ompli a il pro esso di formulazione e di valutazione delle previsioni
ene mina lalorostessa utilità.
E o per hè appare di fondamentale importanza dare una risposta alla
do-mandaChe osa si intende per buonaprevisione ?
Esistono ingenerale tre diversi tipi dibontà per i previsori:
1)Consistenza : ovvero livellodi orrispondenza traleprevisionie iò he il
previsoresiaspetterebbesullabasedi onos enzedibasein ludentiosservazioni,
modellinumeri i,statisti ie on ettuali,pre edentiesperienzediprevisioni. La
onsistenzaèilsolotipo heè ompletamentesottoil ontrollodeiprevisori,ma
risultadi di ile omu atibilitàaglialtri;
2) Qualità : ovvero orrispondenza tra previsione e osservazioni.
Natural-mente le previsioni di alta qualità mostreranno una stretta orrispondenza on
le relative osservazioni, he, ome vedremo in seguito, sono rappresentate dall'
analisi;
3) Valore : ovvero i bene i realizzati dagli utenti he si avvalgono
del-le previsioni per guidare le loro s elte. L'impatto so iale delle previsioni del
Mediterraneo sarà avvertito in molti settori : esse si rivelano utili ome una
omponentediognimodernagestionedellerisorse ostieremarine,invistadello
stressantropi oallequaliquestearee sonosottoposte,deiproblemi onnessi on
lasalutedelmare,lasi urezza el'e ienza delleindustriemarittime. Inoltrela
omunitàs ienti a bene ierà delleattivitàdiprevisione he possono
pro ura-reun set di dati oordinatie ontinuideiparametri marinitalida ostituire un
ar hivioa uiattingere per des rivere lavariabilitàdell'o eano stesso.
1.5 Obiettivi della tesi
S opo dellatesi èquellodipro edereadun' analisi riti a delleprevisioni
o ea-nogra he nell' area delMediterraneo. Si er herà dimettere inlu e, partendo
dalla de nizione diindi i di onsistenza e diqualità, quantosia importante
au-mentare da un lato la quantità e la tipologia dei dati assimilati e dall' altro
variabilitàdella ir olazionenelba ino esièposta l'attenzionesulpeso he sia
las eltadella pro eduradiassimilazioneequindidiinizializzazionedelmodello
Il sistema di previsioni del
Mediterraneo
2.1 I dati usati per la previsione
L'MFS ha omin iato a produrre previsioni operative nel gennaio del 2000. Il
sistemaosservativo heèstatoapprontatonelProgettoPilotaès hemati amente
riassunto in Fig 2-1. Esso è formato danavi di opportunità (VOS) on XBT e
dati dasatellite.
Le previsioni di 10 giorni dei parametri si i, quali velo ità, temperatura e
salinità,sono prodotti, ome vedremo inseguito, utilizzandoun O eanGeneral
Cir ulation Model (OGCM), ovvero un modello di ir olazione generale dell'
o eano. L'inizializzazione delle previsioni è fatta on l'assimilazione di dati di
pro li di XBT, osservazioni di altezza anomala della super ie (SLA, Sea
Le-vel Anomaly) he deriva dai satelliti ERS-2 e TOPEX/POSEIDON e dati da
satelliteditemperaturasuper ialedelmare (SST,Sea Surfa e Temperature) .
In spe i o i dati sono:
1) XBT daVOS : si tratta di pro li verti ali di temperatura, ollezionati a
bordo dinavi ommer iali dapersonalete ni o adeguatamenteaddestrato.
I dati di XBT, sebbene fornis ano solo pro li di temperatura,
I dati vengono trasmessidalle navi, on un ritardoalmassimo dipo he ore,
via satellite ( sistema ARGOS) al entro di ra olta presso Tolosa: da questo
ognimer oledìvengonorilas iatidatirelativiagliultimisettegiorni, hevengono
a quisiti tramiteinternet dal entrodimodellisti a he risiedepresso la sezione
INGV diBologna.
I dati utilizzatiper l'assimilazione sono quelli he superano un ontrollo di
qualità, onsistente in una visualizzazione gra a del pro lo verti ale e in un
ontrollo della posizione. I dati he arrivano tramite ARGOS sono sottopostia
de imazione, ovvero vengono selezionati attraverso un software appli ativo i 15
valoripiù rappresentativi delpro lo ditemperatura;
2)SLAdasatellite: fornis e un ontributo uni operl'osservazione dellivello
del mare e della ir olazione o eani a del Mar Mediterraneo, ontenendo un'
informazione ir a il ampo dimesos ala.
È misurata attraverso sensori posti su due satelliti hiamati ERS-2 e
nella determinazione dell' orbitae rapportatiad un livellomedio delmare.
I datidiSLA sonomessi adisposizionelungolatra iadeidue satellitiogni
mer oledì, relativamenteai pre edenti 22 giorni ( g 2-3). Viene inoltre fornita
una mappa di SLA risultante dalla ombinazione dei dati di T/P ed ERS-2
relativa ai22 giornipre edenti allasettimane diinteresse( g 2-4);
3)SST: ampoditemperaturasuper ialededottodamisureradiometri he
da satellite. A pi ole s ale lemisure di SST possono fornire utili informazioni
sul ampo di mesos ala e sulle posizioni dei sistemi prin ipali delle orrenti e
delle regionidi upwelling (Fig 2-5).
L'analisideidatidiSSTèbasatasuduedierentiinsiemididati ollezionati
pressoMeteoFran eperilba ino o identale e IFA-CNRdiRoma per ilba ino
orientale, entrambia quisiti da satellite.
I datisonoselezionatiesu essivamentefusi in orrispondenza dellaSi ilia
per formare mappe giornaliere. Il prodotto viene rilas iato in forma di mappe
diSST ( g2-5) he oprono ilperiododaVenerdìaGiovedìdiogni settimana.
I
dati per l'assimilazione sono disponibiliogni Venerdì mattinavia internet.
Figura 2-2: Rotte sovrapposte di XBT nel periodo Gennaio-Ottobre 2000
Figura 2-3: Esempi di tra e dei satelliti ERS-2 e TOPEX/POSEIDON per il
periodo 27 giugno-16 luglio. Lungo la tra ia è inoltre riportato il valore del
Figura 2-4: Mappa dei dati interpolatidal entro di Tolosa (CLS) usando dati
lungo letra e ome mostratoinFig 2-3
atmosferi operguidare laprevisione dei ampi dell' o eano el' assimilazioneo
analisi.
Nel aso si assimilino le osservazioni i dati atmosferi i sono riferiti essere
analisi ovvero ampi atmosferi i a loro volta frutto dell' assimilazione di
os-servazioni atmosferi he. Questo tipo di forzante è onsiderato essere un dato
osservativo sia per hè le osservazioni meteo sono molto frequenti he per la
qualità ormai indis usa dell' assimilazione atmosferi a.
Nel momento in ui si de ide di lan iare una previsione si useranno a loro
volta forzanti atmosferi i di previsione ovvero frutto di una previsione fatta
on un modello atmosferi o. Questo forzante atmosferi o può essere diverso da
quellodell' analisi omemostratodal onfrontodiFig2-6,2-7,fattoaposteriori
tra ampi di previsione e di analisi per la stessa settimana. Queste dierenze
naturalmentesono ausa di problemiper la previsioneo eani a he viene fatta
onunforzanteatmosferi odipersestessoina urato(laprevisioneatmosferi a
è buona soloper 3-4giorni, ome mostratoin pre edenza).
I ampi di analisi e di previsione del forzante atmosferi o sono forniti dall'
EMCWF ad intervalli di sei ore e onsistono in: pressione media al livello del
mare (hPa), opertura nuvolosa totale (%), velo ità del vento a 10 m (m/s),
temperaturadell' ariaa2 m( Æ
K)etemperaturadelpunto dirugiadaa 2m( Æ
K).
Questi dati vengono a quisiti ogni giovedì via internet. I dati relativi all'
analisi opronol'intervallodalpre edente mer oledìall'ultimomartedì,mentre
i dati relativi alla previsione oprono l'intervallo dal martedì ai su essivi 10
Figura2-6: Medie settimanalideiparametri diforzante atmosferi ousati nella
previsione. (a) pressione allivellomedio delmare; (b) temperaturadell'ariaa
Figura 2-7: Esempio di media settimanale del forzante atmosferi o usato nell'
analisi. (a) pressione del livello medio mare; (b) temperatura dell' aria a 2 m;
la ollo azionedei dati stessi si riferis e.
Figura 2-8: Ci lo settimanale di a quisizione dei dati o eani i e di forzante
atmosferi o
2.2 Te ni he di assimilazione
L'inizializzazione della previsione è basata sull'assimilazione dei dati des ritti
sopra, disponibiliper un periodopari alle due settimane pre edenti ilgiorno di
inizio dellaprevisione.
Assimilazione è un termine largamente usato nelle previsioni numeri he del
tempoperdes rivere ilpro esso di ombinazionedelmodello on leosservazioni
orrenti peraggiornare il modello stesso inpreparazione della previsione.
Unsistemadiassimilazionepermetteinfattidi reare ondizioniiniziali
sod-disfa enti per le previsioni, ovvero una ondizione iniziale he ontiene la
rap-presentazione ottimale dei ampi idrodinami i usando sia dati osservazionali
he ilrisultatodelmodello. Il tipodiassimilazioneusatanelnostro aso è
hia-mataINTERMITTENTE,ovverola ollezionedeidatiel'assimilazioneavviene
per periodidis retidi tempo.
minedistatobase (x f
). Quest'ultimoèottenuto dall'appli azionedelmodello
numeri o (M) alla pre edente analisi, a ui viene sommata una orrezione (C)
data dalla dierenza traleosservazioni (y o ) ed lo stato dibase : x a t+1 =M(x a t )+C =x f t+1 +C (2.1)
Ilvaloredella orrezione,notoan he omeINCREMENTOOSSERVATIVO,
fornis e una nuova informazione he rappresenta i ambiamenti he le
osserva-zioni apportano allostato dibase. Dal momento he esistonodelle dis repanze
trale osservazioni elostato dibase, dovute siaaglierrori delle osservazioni he
agli errori del modello, questa nuova informazione deve essere pesata tramite
la matri edi Kalman,K: x a t+1 =x f t+1 +K(y o t+1 x f t+1 ) (2.2)
L'analisi ome si vede, dipende da tre elementi: il modello tramite il quale
al olo lostato dibase, leosservazioni e K.Dalmomento he le osservazioni ed
il modello sono ssati, l'uni o elemento su ui si può lavorare per trovare una
soluzione ottimale èK.
Ride niamol' analisi ome
x a n+1 =x f n+1 +K(y o n+1 +Hx f n+1 ) (2.3)
dove n èil passo temporalee
y o n+1 =H(x t n+1 )+" (2.4)
sono le osservazioni orrelate formalmente allo stato reale da un'equazione in
ui H èl' operatoreosservativo ed " è l'erroredelle osservazioni on media zero
(<">=0) ematri e di ovarianzaR diagonale(<"
i (t)"
i
(t)>=R(t)).
Lamatri e Kdi Kalmanviene s ritta
K =B f n+1 H T n+1 (H n+1 B f n+1 H n+1 +R n+1 ) 1 (2.5)
osservazioni.
Il sistema diassimilazione sarà quindi dato dalle equazioni omplessive
x f n+1 =Mx a n (2.6)
ovvero il modelloprognosti o he partedauna ondizione inizialedianalisi;
B f n+1 =MB a n M (2.7)
l' evoluzione della matri edi ovarianzadell' errore delmodello;
K n+1 =B f n+1 H T n+1 (H n+1 B f n+1 H n+1 +R n+1 ) 1 (2.8) x a n+1 =x f n+1 +K(y o n+1 H n+1 x f n+1 ) (2.9)
La osiddetta Interpolazioneottimalesostituis e la 2.7 on
B f n+1 =D 1=2 n+1 CD 1=2 n+1 (2.10)
dove solo le varianze dell'errore dello stato di base nella matri e diagonale D
sono predette.
Lo s hema di assimilazione usato nel progetto pilota dell 'MFS onsiste di
uno s hema di interpolazione ottimale multivariato ( ioè in ludente più di un
ampo si o), hiamatoSOFA ,a ronimodi System forO ean Fore asting and
Analysis (De Mey and Benkiran , 2000). Lo s hema usa delle EOF (Empiri al
OrthogonalFun tion) al olateaprioripersempli areil al olodiK.LeEOF
sono al olatedadatidimodello osperimentalie ontengono lerelazioni si he
estatisti he tralevariabiliditemperaturaesalinità. L'usodelle EOFpermette
di ridurre la omplessità del al olo delle orrezioni tramite K e per questo la
s elta diopportuneEOF si riveladifondamentale importanza.
Lapro eduradiassimilazionedell'SLAsibasasuunasolaEOFmultivariata
he ontiene informazioni sulle funzioni di usso del ampo barotropi o, di T
stagionie he orreggonoi ampidiTeSdelmodello( g2-11,2-12,2-13,2-14).
L'operatoreosservativoHperl'SLAède nitosullabasedellaformulazionedella
pressione sulla super ieneimodelliasuper ielibera rigida, ome spiegatoda
Pinardi etal ., 1995.
Leosservazioni diSLAeXBT sono assimilatesequenzialmenteindue passi:
la prima assimilazione per due settimane in modalità ltro equidistante e la
se onda assimilazioneper una settimana inmodalità ltro. La modalità ltro
equidistante equivale a dire he l' analisi viene fatta avendo a disposizione sia
dati nel passato he dati nel futuro rispetto al momento in ui si produ e l'
analisi. La modalità ltro inve e orrisponde ad usare i dati solo nel passato
rispetto al tempo ssato per l'analisi. I gruppi didati assimilati on la prima e
se ondamodalitàsialternanonel orsodeltempo,ovverounavoltasiassimilerà
la SLA ome ltro equidistante e gliXBT ome ltro elavoltasu essiva il
ontrario .
L'SSTèassimilata ontinuamenteattraversola orrezionedel ussodi alore
totale allasuper ie :
Q M t =Q D t +C(SST D SST M) (2.11) doveQ D t
èil ussototaledi aloreallasuper ie al olatausandoilforzante
meteorologi o, Q M
t
è il usso totale di alore alla super ie usato nelle
simula-zionidelmodello,SST D
sonoleosservazionidasatellitediSSTeSST M
èl'SST
delmodello. La ostanteempiri a Cè stata posta uguale a70 Wm 2
K 1
−12
−10
−8
−6
−4
−2
0
−1000
−900
−800
−700
−600
−500
−400
−300
−200
−100
0
EOF
PROFONDITA’ (m)
EOF della Temperatura
0
2
4
6
−1000
−900
−800
−700
−600
−500
−400
−300
−200
−100
0
EOF
PROFONDITA’ (m)
EOF della Salinita’
Figura 2-9: EOF per l' assimilazione di dati di SLA al olate sui dati di una
simulazionefattaperil periodo1993-1997
−0.4
−0.2
0
0.2
0.4
0.6
−500
−400
−300
−200
−100
0
EOF
profondita (m)
EOF primaverili (T) per la regione: 4
I
II
III
−0.2
−0.1
0
0.1
0.2
−500
−400
−300
−200
−100
0
EOF
profondita (m)
EOF primaverili (S) per la regione: 4
I
II
III
Figura 2-11: Eof primaveriliper T ed S.Vengono riportati i primi tre modi in
uisi ritiene he sia ontenuta lapiù altaper entuale di variabilità
−0.4
−0.2
0
0.2
0.4
0.6
−500
−400
−300
−200
−100
0
EOF
profondita (m)
EOF estive (T) per la regione: 4
I
II
III
−0.2
−0.1
0
0.1
0.2
−500
−400
−300
−200
−100
0
EOF
profondita (m)
EOF estive (S) per la regione: 4
I
II
III
Figura 2-12: EOFestive per Ted S.
−0.4
−0.2
0
0.2
0.4
0.6
−500
−400
−300
−200
−100
0
EOF
profondita (m)
EOF autunnali (T) per la regione: 4
I
II
III
−0.2
−0.1
0
0.1
0.2
−500
−400
−300
−200
−100
0
EOF
profondita (m)
EOF autunnali (S) per la regione: 4
I
II
III
−0.4
−0.2
0
0.2
0.4
0.6
−500
−400
−300
−200
−100
0
EOF
profondita (m)
EOF invernali (T) per la regione: 4
I
II
III
−0.2
−0.1
0
0.1
0.2
−500
−400
−300
−200
−100
0
EOF
profondita (m)
EOF invernali (S) per la regione: 4
I
II
III
Figura 2-14: EOFinvernali per Ted S.
2.3 Il modello numeri o
Il modello usato è un OGCM ostruito alGeophisi al Fluid Dynami s
Labora-torydi Prin eton, New Jersey, USA.
Ilmodello, ompostodaequazioniprimitivetridimensionali,fuelaboratoall'
iniziodaBryan(1969),implementatoinFORTRANavanzatopiùavantidaCox
(1984),su essivamenteripresodaPo anowsky,DixoneRosati(1991)edin ne
implementatonel Mediterraneo(Pinardi and Masetti, 2000).
Il MOM è una versione alle dierenze nite delle equazioni primitive dell'
o eano, he governanola ir olazionedell' o eanodilargas ala. Comedes ritto
da Bryan (1969), le equazioni onsistono delle equazioni di Navier Stokes
sog-gette ad al une approssimazioni fondamentali. La prima, l'approssimazione di
Boussinesq ègiusti ataperun modellodell' o eano dilargas ala sullabase di
variazionirelativamentepi oleall'internodell'o eanonelladensitàepermette
di trattare un uido ome in omprimibile,il he es lude le onde sonore.
L'ap-prossimazioneidrostati aimpli ainve e heilgradientedipressioneverti alesia
legato solo alla densità. Ulteriore approssimazione è quella di super ie libera
rigidaper ltrareleondedigravitàesterne, la uivelo ità(250m/s)pone una
severa limitazioneall'e onomi ità della risoluzione numeri a delleequazioni.
dif-mento turbolento. Nella versione del modello usata in questa tesi, la vis osità
e la diusione orizzontale, supposte uguali per i tra ianti T ed S, si assume
he siano biarmoni he on oe ienti di 5 10 17 m 4 /se (A h ) e 1.510 18 m 4 /se (K h
) rispettivamente. La omponente verti ale divis osità e diusione usa un
oe iente ostante uguale a 1.5 m 2 /se (A v ) e 0.3 m 2 /se (K v ).
L'aggiu-stamento onvettivo, utilizzatoper il rimes olamentoverti ale,è usato insieme
alladiusioneverti ale ostanteefattofunzionareadogni timestep temporale.
L'aggiustamento onvettivoèfatto onlos hemadellostratoadia ente. Lostep
temporale del modello èdi 900 se ondi.
Le variabili prognosti he sono i due tra ianti attivi di T potenziale e di
salinità,ledue omponentidellavelo itàorizzontaleelapressione allasuper ie
delmare, da ui si ri aval'altezza della super ie libera (p
s =
0 gh).
Le equazioni primitive risolte dal modello sono quindi, onsiderando un
sistema di oordinate sferi he (,';z)
u t +Lu uvtan' a fv = 1 0 a os' p +A v 2 u z 2 +F (2.12) v t +Lv+ u 2 tan' a +fu= 1 0 a p ' +A v 2 v z 2 +F ' (2.13) p z = g (2.14) 1 a os' u + 1 a os' (v os') ' + w z =0 (2.15)
onf=2sen#( on=velo itàangolaredellaterra,#=latitudine)earaggio
della Terra F = A h r 4 u (2.16) F ' = A h r 4 v (2.17)
Aqueste tre equazionisi aggiungonoleequazioni perlatemperatura
poten-ziale T ela salinitàS T t +LT =K h 2 T z 2 +F T (2.18) S t +LS =K h 2 S z 2 +F S (2.19)
F T = K h r 4 T (2.20) F S = K h r 4 S (2.21)
Nella s rittura delle equazioni si è fatto uso della seguente notazione per
l'operatorediavvezione L()= 1 a os' (u) + 1 a os' ( os'v) + (w) z (2.22)
Questo sistemadi equazioniè hiuso da un'equazione distato nella forma
=(T;S;p) (2.23)
e ompletatoda un set di ondizioni iniziali edi ondizioni al ontorno.
Le ondizioni iniziali per le previsioni sono le analisi di T ed S provenienti
dall' assimilazionedei dati des ritta inpre edenza.
Per le ondizioni al ontorno sulla verti ale, alla super ie dell' o eano,
se- ondol'approssimazionedisuper ieliberarigida,nonavendo os illazionedella
super ielibera avremo
w=0
Inquestomodovengono ltratevialeondedigravitàesternedialta
frequen-zasenza in idere suifenomeni difrequenza più bassa neiqualiè on entrata la
maggiorpartedell' energia. Sempreallasuper ie avremo peril usso di alore
K v T z = Q p (2.24)
eperil usso disale
K v S z =z 1 (S 0 S) (2.25) dove p
è il alore spe i o dell'a qua,Q è il usso di alore netto, S
0 è la
salinità alla super ie, S è una salinità limatologi a, è una ostante
dimen-sionale pari ad un inverso del tempoe z
1
A v ! u z = ! w (2.26) dove ! w
è losforzo delvento.
Al fondo dell'o eano si assume he i ussi di momento, alore e sale siano
nulli. Ai ontornilaterali hiusi( oste)siassumela ondizionedino-slip,ovvero
(u,v)=0e ussiditra iantinulli,ovvero S n = T n =0dove n
èladerivatalo ale
normale allaparete.
Ilmodelloèimplementato nelMediterraneoa 1/8 Æ
x 1/8 Æ
dirisoluzione, on
una dis retizzazione onsistente di oordinate spaziali ssate nel tempo, on
super i di profondità ostanti (31 livelli da 5 m a 3850 m) determinanti la
dis retizzazione verti ale. La batimetria di fondo è stata dedotta dall' insieme
dei dati a 1/60 Æ
di grado di risoluzione ed è stata disegnata manualmente per
parametrizzare i passaggi dello Stretto di Gibilterra alla risoluzione data ( g
2-15 ). Lo stretto di Gibilterra si assume he sia omposto da 3 punti griglia
latitudinali, 4 longitudinali e he l' Atlanti o si estenda per 0.5 x 0.375 gradi.
Il sistema a due strati dello Stretto di Gibilterraè parametrizzato da un
rilas-samento di Ted S alla media annuale a omin iare dal primo punto griglia ad
Ovest dello Strettostesso. Il rilassamentoè ssato pertutti ilivelligarantendo
la variabilitàdel usso in entrata ed in us ita.
LaprevisionedelMediterraneoèrealizzataunavoltaasettimanaperisu essivi
10giorni. Lapro edura diprevisione siarti ola intre passi fondamentali:
1. ollezione deidati relativialforzanteatmosferi o(siaperl'analisi he per
laprevisione) ed alleosservazioni diSLA, SST eXBT;
2. produzione dell' analisi, fatta on il relativo forzante atmosferi o, e
on l'assimilazione dei dati delle misure disponibili, al ne di inizializzare la
previsione;
3. produzione della previsione a partire dall'analisi e usando il relativo
forzanteatmosferi o.
I ampidinami ipredettisonoquellidellavelo ità,dellatemperaturaedella
salinitàoltre he iltrasporto agliStretti, laprofonditàdello strato rimes olato,
Des rizione degli esperimenti in
termini di variabilità e onsistenza
3.1 Esperimenti numeri i
Inquesto lavoro ditesisono stati ondottidue esperimenti,ognuno deiqualiha
interessato un intervallotemporale di sette mesi, esattamentedal 4 aprile 2000
al 31 ottobre 2000. In entrambi è stato preso in onsiderazione il modello
de-s rittonelparagrafo1.3, onladierenza he nelprimoesperimento,alquale i
riferiremo ome esperimento entrale, il modello è stato inizializzato attraverso
l'assimilazionesiadeidati di SLA he deidati diXBT in modalitàsia di ltro
equidistante he di ltro, mentre nel se ondo il modello è stato inizializzato
tramitelasolaassimilazionedi datidi XBT insolamodalità ltro. Il se ondo
esperimentoha avuto ome s opo prin ipale quellodievidenziare quanto
l'assi-milazionedi dati di SLA ontribuis a allamigliore risoluzione orizzontale della
ir olazionee della dinami adi mesos ala nelba inodel Mediterraneo.
Esperimento DatiAssimilati Modalitàdi assimilazione
Esperimento entrale XBT, SLA ltro equidistantee ltro
Esperimento2 XBT ltro
l'esperimento entrale
In questa sessione vengono dis ussi i risultati dell'esperimento entrale per la
ir olazione super iale del Mediterraneo in termini di variabilità, prendendo
in onsiderazione l'andamento mensiledell' altezza della super ie libera, della
velo ità super iale(5 m)edella temperaturasuper iale,ovvero diparametri
he permettono di onsiderarele tipi he strutture dinami he etermi he.
In Fig 3-1, 3-2 viene presa in onsiderazione l'evoluzione temporale
dell'al-tezzadellasuper ielibera,allaqualevieneasso iatol'andamentodellavelo ità
super iale.
Sipossono subito notare lestrutture aratteristi he delMediterraneo
ripor-tate da moltiautori.
Fissando l'attenzione sulba ino o identale, si può osservare il usso di
a -qua Atlanti a he entradaGibilterraformando nelMare diAlboranal uni giri
anti i loni i. Questi nel orso deltempotendono a spostarsi verso Est
forman-do la orrente Algerina, he rimane on nata lungo le oste afri ane e he a
sua volta diventa instabile dando luogo ad al uni giri anti i loni i he
aumen-tano didimensioni, ome evidenziato dalla media disettembre ed ottobre. Nei
mesi ompresi tra luglio ed ottobre il usso di a qua Atlanti a da Gibilterra
si sposta an he più verso Nord interessando la regione delle isole delle Baleari.
Spostandosi verso Estl'a qua Atlanti a entrapoinelMarTirreno, attraverso il
anale di Sardegna, formando una orrente lungo la osta orientale del ba ino,
ome risulta ben visibile nei mesi di maggio, giugno e luglio, per poi
s on na-re nel mar Ligure. Una parte di questo usso sembra tornare indietro verso
Sud in orrispondenza delloStrettodiBonifa ioel'altraparteformaun pi olo
giro anti i loni o,visibile nella mediamensile di giugno. La ir olazione
diven-ta maggiormente anti i loni a nei mesi di agosto, settembre ed ottobre ome
do umentato inpre edenti studi della ir olazione (Pinardi eNavarra, 1993).
Nellaparte entraledelba inoTirreni osiosserva una ir olazione i loni a
neimesidimaggioegiugno he tendearestringersiverso Ovestneimesidi
diagosto, settembre e ottobre.
Sempre nelTirrenoè visibileun vorti e anti i loni o he si sposta nel orso
deimesi dalle oste della Calabria(maggio)al entro delba ino(settembre): si
tratta di un giro anti i loni oestivo, esempio di un vorti e stagionale forse
ri- orrente. Nelmesediottobrel'areaanti i loni asettentrionaleraggiungelasua
massima espansione e la sua parte meridionale sembra ritornarepiù vi inoalle
ostesi iliane. Nelba inoProvenzalesirilevala ir olazione i loni a onla
or-rente Liguro-Provenzalelungo la osta. Neimesi di agosto,settembre eottobre
ilMare Catalano sembra essere sede diuna debole ir olazioneanti i loni a.
Spostandosi più ad Est, il usso di a qua Atlanti a attraversa il Mar Ionio
dove si osserva una struttura i loni a ben stabile nella parte settentrionale
ed una struttura on più giri anti i loni i nella parte meridionale dei quali il
più stabile per intensità e posizione sembra essere quello orrispondente al giro
anti i loni odel Golfodella Sirte. Il usso atlanti o segue poi le oste afri ane
e si diramaverso l'Asiaa formare i due giri anti i loni idi Shikmona e
Mersa-Matruh he si intensi ano nel orso dei mesi estivi . Nel ba ino levantino si
osserva il grande giro i loni o di Rodi, ompreso tra l'isola di Creta e quella
diCipro, he si mantiene ostantee nellospazio e nell'intensitàpertutti i mesi
onsiderati.
Nel Mar Egeo si osserva una struttura i loni a,a sud dello Strettodi
Dar-danelli,mentre la parte più settentrionale è interessata dadue giri anti i loni i
he raggiungono laloro massimaintensità nelmese diagosto.
Interessante èlasituazionedellaregionedelba inoAdriati odovesiosserva
una mar ata intensi azione nel orso dei mesi onsiderati del giro i loni oin
orrispondenza dello stretto diOtrantoe delgiro i loni odel Sud Adriati o.
A anto a questa interpretazione dinami a della ir olazione super iale si
può onsiderarean heunainterpretazionetermi a,tenendo onto
dell'andamen-todellatemperaturadellasuper iedelmare(SST)(Fig3-3,3-4), he permette
di evidenziare le zone di formazione delle masse d'a qua e la loro evoluzione
Figura3-1: Andamentomensiledell'altezzadellasuper ieliberaedellavelo ità
super iale per l'esperimento entrale. I risultati sono mostrati per la media
Figura3-2: Andamentomensiledell'altezzadellasuper ieliberaedellavelo ità
super iale per l'esperimento entrale. I risultati sono mostrati per la media
Figura3-3: Andamentomensiledellatemperaturasuper ialeperl'esperimento
Figura3-4: Andamentomensiledellatemperaturasuper ialeperl'esperimento
maggio ad ottobre è innanzitutto un i lo stagionale on un progressivo
ri-s aldamento del ba ino nei mesi estivi di giugno, luglio, agosto e settembre
ed un' inversione di tendenza in ottobre quando si osserva un brus o alo di
temperatura.
Nellapartedelba ino ompresaaldisottodei37 Æ
Nordlatemperaturainoltre
simantienepiù ostanteesoprattuttopiùaltarispettoaquelladelba inosopra
i 37 Æ
Nord: quisi osservauna temperaturasuperioreai 20 Æ
C on puntemassime
inagostoeinsettembre hepossonoessereri ollegateallaformazionedell'a qua
super iale del ba ino.
3.3 La ir olazione intermedia e profonda
nell'e-sperimento entrale
È stata presa in onsiderazione la struttura orizzontale della ir olazione a 280
m e660 mtramitemappe ditraiettorie diparti elle trasportate dalle orrenti.
Lestrutture individuatenel orso deimesianalizzando i ampi divelo itàa
280 m(Fig3-5, 3-6)sonoquelle dell'a quaLevantina intermedia(LIW) he trae
origine dalgirodi Rodie si snodapoi, rami andosi,nelba ino o identale.
Larami azioneavvviene in orrispondenza delPeloponneso,all'altezzadel
quale un ramo risale verso il ba ino Adriati o ed un ramo inve e attraversa lo
Ionio e poi il Canale di Si ilia. Il ramo he risale verso l'Adriati o osteggia la
Gre iael'Albaniaesifonde on ilgiro i loni opresentenelSuddell'Adriati o.
Ilramo delCanalediSi iliaper orreil entrodello Stretto(aSuddiMalta)
esiinsinuanelba inodelTirreno on uendonellastruttura i loni a,già
osser-vata insuper ie,dalla qualefuories e aSud della Sardegna. Se si onfronta la
direzione della ir olazione super iale on la direzione della ir olazione a 280
m nelCanale diSi ilia siosserva ome le due abbianodirezione opposta.
Su essivamente, osteggiando la Sardegna o identale, la LIW risale verso
il ba ino Liguro-Provenzale, ontribuendo, on il suo apporto di a qua salata
nel Golfo del Leone, alla formazionedelle a que profonde al entro del i lone,
Figura3-5: Andamento della ir olazione intermedia(280 m), nell'esperimento
Figura 3-6: Andamento della ir olazione intermedia (280 m), nell'esperimento
digiugno ed inparti olare di settembre, si può notare ome la LIW si ri hiuda
quasisu sestessa, on un ramo he ritorna verso la osta della Corsi a.
A anto a questa ir olazione, sempre a 280 m , si osservano vorti i
anti i- loni i nella parte meridionale del ba ino Provenzale, più mar ati nei mesi di
giugno e di settembre, mese nel quale si fondono in un uni o giro. Tali vorti i
sono stati già do umentati da Millot (1985), ome mostrato in Fig 3-7 e sono
nelle nostre simulazioniilrisultato delle instabilitàdella orrenteAlgerina.
Figura 3-7: S hema della ir olazione della LIW nel Mediterraneo o identale
(Millot,1994).
Analizzando l'andamentodella ir olazionea 660m(Fig3-7, 3-8) di
profon-dità iò he balza subitoall'o hioè lanetta separazionedeidue ba ini,quello
o identale e quello orientale, operato dal Canale di Si ilia, he impedis e alle
masse d'a qua profonde dimes olarsi tradiloro.
A questa profonditàle orrenti sono più omogenee e onsistenti on le
dire-zionidelle orrentiallasuper iefattae ezione lungola ostaalgerina,dovesi
osserva una orrente diretta verso lo stretto di Gibilterra. Come era da
aspet-tarsi, la ir olazione profonda onsiste di una serie di vorti i dis onnessi ed il
segno delle maggiori orrenti allasuper ie è presente in segmenti e ussi
at-torno ai vorti i o giri prin ipali. Nel ba ino Provenzale si osserva un vorti e
lungo il latoo identale della Sardegna siaora in direzione Sud.
Nel Tirreno, rispetto al ampo di velo ità a 280 m, si osserva un giro
anti- i loni o nellaparte Ovest del ba inoed una parzialeinversione della direzione
delle orrenti lungo le oste italiane.
Nel ba ino Levantino la orrente dell' Asia Minore risulta essere opposta a
quella he si osservainsuper ie. Ilba ino Ioni o èan orao upato daun giro
Figura 3-8: Andamento della ir olazione profonda (660 m) nell'esperimento
Figura 3-9: Andamento della ir olazione profonda (660 m) nell'esperimento
In questo se ondo esperimento il modello è stato inizializzato solo tramite l'
assimilazionedei dati di XBT inmodalità ltro. Questose ondo esperimento
èstato ondottoal nedivalutarel'impatto hel'assimilazione ontemporanea
dei dati di SLA e di XBT ha sul modello e quanto l'assimilazione dei dati di
SLA in uis asulla risoluzione della ir olazione.
Dal onfrontodellasuper ieliberarisultantedall'esperimento entrale(Fig
3-1, 3-2) on la super ie libera risultante dell'esperimento 2 (Fig 3-10, 3-11),
si rileva ome in entrambi i asi siano presenti le strutture prin ipali della
ir- olazione super iale, an he se esse sembrano essere meglio risolte nella loro
evoluzionespaziale etemporale nel aso dell' assimilazione ongiunta diXBT e
SLA.È hiaroinfatti he la ir olazionemostraun segnaledimesos alanel aso
dell'esperimento entrale molto più evidente.
Nel asodellasolaassimilazionediXBT quello he siosservaèunastruttura
più omogenea della ir olazione in ui non vengono riprodotte orrettamente
al unestrutture dinami he dipi ola s ala.
Confrontando la media di maggio, luglio e settembre dell'esperimento
en-trale onlemediedeglistessimesidell'esperimento2,quello he siosservaèuna
de nizione migliore delle strutture ir olazione nel ba ino Levantino. Nel aso
dell'esperimento entraleinfattisonopresentiigiridiShikmonaeMersa-Matruh
heinve eappaionospostatiesottostimatinelse ondoesperimento. Sempre
nel-l'esperimento entrale il girodi Rodi appare più de nito spazialmente rispetto
alse ondo esperimento dove inve e sembra o upare un' area più ampia. Altre
zonein ui siosservano ledierenzesono quelle della orrenteAlgerina, he nel
aso dell'esperimento entrale è più a ostata al ontinente Afri ano e quelle
della Corrente Atlanti a n el Mar Ionio on una migliore de nizione del giro
i loni o. Dierenze di intensità delle strutture si osservano an he nel aso del
ba ino dell'Adriati odovenel aso dell' esperimento entrale è possibile
distin-guere hiaramenteiduegiri i loni i,nellaloroevoluzionespazialeetemporale,
aNord ea Sud delpromontoriodel Gargano he inve e si presentano indistinti
nel Mar Ionio e nel ba ino Levantino, ovvero in quelle regioni in ui essendo
la profondità superiore ai 1000 m è possibile appli are l'operatore osservativo
per l'assimilazione di dati di SLA. Qui le dierenze sono dell' ordine di 15 m.
Queste dierenze si fanno più grandi negli ultimi due mesi quasi ad indi are
ome l'esperimento entrale è rius ito ad immagazinare nel orso del tempo le
informazionisulla variabilitàdimesos ala derivantedai dati diSLA.
Ulterioreparametro di uisi ètenuto onto èstato l' andamentodella
tem-peratura in prossimità dei 120 m di profondità: questo per hè gli eetti della
SLA assimilataoltre adin uenzare la ir olazione super iale,permettono una
maggiorede nizione della dinami aa livellodeltermo lino.
Confrontando i due esperimenti eettuati per il mese di aprile ed agosto
(Fig 3-14, 3-15), an ora una voltale aree di maggioridierenze sono quelle del
ba inoLevantino, delba inodelMarIonioedelba inoAlgerino-Provenzale. In
entrambi i mesi, osservando l'area del ba ino Levantino l'esperimento entrale
rileva delle strutture termi he he nel se ondo esperimento sono o del tutto
assenti o omunque più deboli. In parti olare, l'esperimento entrale rileva le
zone di a qua più alda asso iate alle strutture dinami he del giro del Golfo
della Sirte e di Shikmona-Mersa Matruh he inve e vengono atturate più
debolmente dall'esperimento 2 o sono del tutto assenti, ome nel aso del giro
di Shikmona-Mersa Matruhperil mese diagosto.
De nita on maggiore risoluzione è lazona dia qua più fredda asso iata al
giro di Rodi he nell' esperimento entrale trova una sua ollo azione spaziale
più orretta: perentrambi imesi onsiderati le dierenzesono di 1.5 Æ
C.
Spostandosi nel ba ino del Mar Ionio, la struttura termi a asso iata
al-la struttura dinami a del giro i loni o appare più de nita nell'esperimento
Figura 3-12: Campi mensili di dierenze del livello del mare tra l'esperimento
Figura 3-13: Campi mensili di dierenze del livello del mare tra l'esperimento
