Una panoramica sulle rianalisi atmosferiche regionali in Italia

Il 6 febbraio l’Agenzia ItaliaMeteo ha organizzato il webinar “Rianalisi Atmosferiche Regionali in Italia: Motivazioni, Confronto, Applicazioni e Prospettive“, che ha visto come relatori Antonio Giordani (Università di Bologna) e Francesco Cavalleri (Università di Milano, RSE).

L’incontro ha fornito una panoramica dettagliata sulle rianalisi meteorologiche per l’Italia e si è inserito in un contesto più ampio di iniziative volte a coordinare e ottimizzare le attività nel campo della modellistica atmosferica e per favorire la collaborazione tra i vari enti di ricerca, servizi meteo operativi ed enti privati. L’obiettivo principale è stato fornire una visione d’insieme delle rianalisi disponibili, discutendone vantaggi, limiti e potenziali sviluppi futuri.

LE RIANALISI ATMOSFERICHE

Come noto, le rianalisi atmosferiche combinano dati osservativi e modelli numerici per generare dataset storici delle condizioni atmosferiche offrendo una copertura spaziale e temporale completa e coerente. Tra i molti campi di applicazione, questi dataset sono fondamentali per la ricerca climatica, la pianificazione urbana, la gestione delle risorse idriche ed energetiche, e la previsione di eventi meteorologici estremi.

Dopo una prima parte nella quale sono stati illustrati i principali dataset di rianalisi disponibili per l’Italia, tra cui quelli globali (ERA5) ed Europei (COSMO-REA6, CERRA), il focus è stato posto sulle rianalisi nazionali (SPHERA, MERIDA/MERIDA_HRES, BOLAM/MOLOCH, VHR-REA_IT) e “convection-permitting”, che permettono una migliore rappresentazione dei fenomeni precipitativi su piccola scala.. 

Sono stati quindi discussi i risultai della validazione dei dataset. Tale analisi ha evidenziato che i modelli convection-permitting (CP) migliorano la rappresentazione della precipitazione estiva intensa, riducendo il bias fino al 40% rispetto ai modelli con parametrizzazione della convezione. Inoltre, le rianalisi CP forniscono una migliore descrizione delle variazioni orarie della precipitazione, con un errore medio assoluto (MAE) inferiore del 25% rispetto a ERA5. Per le rianalisi della temperatura, la correlazione tra le anomalie giornaliere e i dati osservativi si attesta su valori superiori a 0.9, indicando un’elevata coerenza temporale delle serie storiche. Tuttavia, la validazione ha evidenziato che le rianalisi soffrono ancora di limiti nella rappresentazione della microfisica delle precipitazioni convettive e nelle dinamiche di raffreddamento notturno in regioni a complessa orografia.

Infine, l’uso di un Multi-Model Ensemble (MME) ha mostrato come la combinazione di diverse rianalisi migliori l’accuratezza complessiva delle stime di precipitazione, con una riduzione dell’errore medio del 15% rispetto ai singoli dataset. Il MME risulta particolarmente efficace nel mitigare gli errori locali e migliorare la rappresentazione dei fenomeni estremi, fornendo una maggiore affidabilità nelle previsioni di eventi meteorologici intensi.

APPLICAZIONI

Per quanto riguarda le applicazioni, le rianalisi nazionali CP trovano applicazione in vari ambiti: 

🔹 Eventi meteorologici estremi: studio dettagliato di episodi di grandine, incendi ed eventi piovosi intensi. Ad esempio, il dataset SPHERA è stato impiegato per lo studio degli ambienti convettivi grandinigeni e lo sviluppo di un proxy per stimare la probabilità di grandine in Italia, oppure MERIDA_HRES è stato utilizzato per l’analisi del caso studio dell’incendio di Arbus (Sardegna) del 2017, fornendo dati fondamentali per valutare il rischio di incendi sulla base di parametri ad elevato dettaglio spaziale come temperatura, umidità e vento.

🔹 Energia rinnovabile: sviluppo di atlanti eolici nazionali o regionali per supportare la progettazione di impianti di energia rinnovabile. Un esempio è l’Atlante Eolico nazionale AEOLIAN e quello per la regione Emilia-Romagna; entrambi offrono dati dettagliati per la valutazione del potenziale eolico su diverse scale temporali e spaziali.

🔹 Idrologia e clima marino: utilizzo delle rianalisi per la modellazione di bacini idrici e del moto ondoso. Un’applicazione chiave è la rianalisi meteo-marina prodotta da LAMMA, che combina dati atmosferici e modelli di onde per migliorare la stima delle mareggiate per la gestione costiera e valutare eventuali trend legati al cambio di regime delle mareggiate.

🔹 Agricoltura e gestione delle risorse idriche: monitoraggio delle condizioni climatiche per ottimizzare la gestione delle colture e la distribuzione delle risorse idriche, riducendo gli impatti dei periodi di siccità e degli eventi meteorologici estremi.

PROSPETTIVE FUTURE

Per quanto riguarda il futuro, si sta lavorando a nuove rianalisi con risoluzione più alta, ad esempio è in produzione una rianalisi basata sul modello MOLOCH con una risoluzione spaziale inferiore a 2 km, e si sta pensando all’utilizzo del modello ICON. Un importante sviluppo è rappresentato dalla disponibilità – verosimilmente nel corso del 2026 – della rianalisi globale ERA6, che beneficia degli sviluppi degli ultimi dieci anni presso il Centro Europeo ECMWF.

Inoltre, il machine learning sta emergendo come strumento innovativo per ottimizzare l’assimilazione dei dati e la veloce generazione di dati modellistici. Tecniche di intelligenza artificiale potrebbero essere utilizzate per migliorare la risoluzione delle rianalisi, ridurre gli errori nei modelli numerici e accelerare la produzione di nuovi dataset.

CONCLUSIONI

Questo webinar ha sottolineato l’importanza delle rianalisi per la comprensione del clima e la previsione di eventi meteorologici estremi. La collaborazione tra istituzioni scientifiche e agenzie meteorologiche è cruciale per sviluppare modelli più precisi e affidabili. Il futuro delle rianalisi in Italia sarà caratterizzato da un continuo miglioramento della risoluzione spaziale e temporale, dall’integrazione con nuove tecnologie e dall’uso sempre più diffuso dell’intelligenza artificiale per rendere le simulazioni più tempestive e accurate.

È possibile rivedere integralmente l’evento sul canale YouTube dell’Agenzia ItaliaMeteo.