Le nubi. Cosa sono? E come sono cambiate in Italia?

Discussioni meteorologiche sul tempo previsto nei prossimi giorni ma anche climatologia e discussioni sui run dei vari modelli: è la stanza principale, quella più affollata e seguita.

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the hurricane
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Vediamo ora le principali metodologie per le osservazioni della copertura nuvolosa.

Osservazioni dal suolo

Le osservazioni della copertura nuvolosità hanno un ruolo molto importante nel settore aeronautico; infatti in base alle condizioni atmosferiche vengono stabiliti i permessi per l’atterraggio e il decollo degli aerei.
Queste osservazioni rappresentano le serie temporali più lunghe per la copertura nuvolosa totale (Total Cloud Cover o TCC) e, anche per questo motivo, sono molto importanti per la valutazione di trend a lungo termine e dei cambiamenti della copertura nuvolosa sia locale che globale.

Il dato viene fornito in oktas, che rappresenta l’unità di misura per la copertura nuvolosa, con un numero compreso tra 0 e 8, il codice 0 rappresenta il cielo completamente sereno, mentre l’8 indica il cielo coperto da nubi. È stato inserito il codice 9 per indicare cielo non osservabile, come nel caso di presenza di nebbia fitta.

Le osservazioni di TCC vengono svolte da professionisti formati che, seguendo le indicazioni dell’organizzazione mondiale della meteorologia (WMO), osservano tutta la porzione di cielo disponibile in qualsiasi direzione e stimano la frazione di cielo coperta da nubi; per facilitare la misura è utile suddividere il cielo in quadranti e calcolare la copertura nuvolosa per ciascuno di essi facendo poi una media delle misure per le singole porzioni del cielo.

L’osservazione viene svolta solitamente 8 volte nell’ arco della giornata ogni 3 ore per i siti operativi tutto il giorno, osservando il cielo per un adeguato intervallo di tempo, solitamente minimo di 15 minuti, da un sito libero da ostacoli e dove non sia presente una illuminazione artificiale che possa influenzare le misurazioni delle ore notturne.

Le osservazioni notturne possono essere complicate per l’assenza di luminosità, soprattutto nelle notti con assenza della luna, secondo le direttive del WMO, la TCC può essere stimata calcolando la frazione di cielo dove non sia possibile osservare le stelle sebbene questa misura possa essere fortemente influenzata dalla foschia o dallo smog che possono oscurare il cielo.

Il dato della TCC non fornisce alcuna indicazione sul tipo di nubi presenti in cielo, sull’altezza delle nubi né sul loro spessore.
La misura della TCC viene anche rappresentata graficamente sulle carte sinottiche tramite un cerchietto riempito con colore nero in base alla frazione di cielo coperto dalle nubi, un cerchietto con una croce indica cielo non osservabile.

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Misure automatiche

Esistono anche strumenti automatici per la misura della copertura nuvolosa e attualmente esistono diversi siti nel mondo che utilizzano questi strumenti per fornire misure automatiche per la nuvolosità.

Un esempio sono i cielometri che sono utilizzati spesso nelle stazioni automatiche come nel Automated Surface Observing Systems (ASOS) negli Stati Uniti d’America gestito dalla National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA)

I cielometri sono sistemi con sensori attivi che inviano un impulso laser o di luce verticalmente e misurano la radiazione di scattering di ritorno. Questo metodo è utile per misurare anche l’altezza della base delle nubi.

L’introduzione di stazioni automatiche è stata molto utile per la meteorologia e le osservazioni sinottiche perché ha permesso di avere un maggior numero di stazioni e dati senza la necessità di avere personale sempre presente.

L’uso di strumenti automatici ha, però, introdotto un punto di rottura nelle serie per la copertura nuvolosa; infatti il cielometro non misura la nuvolosità su tutta la porzione di cielo, ma solamente sulla sua verticale utilizzando un laser o un raggio di luce in grado di misurare la presenza o assenza di nubi (Dai et al., 2006).

Questo rende le misure diverse rispetto alle osservazioni e risulta difficile un confronto tra i due metodi di misura.
Alcuni studi hanno mostrato come i dati di nuvolosità misurati dai cielometri risultino sottostimati, soprattutto per le nubi basse (Dai et al., 2006).

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Misure da satellite

A partire dalla fine degli anni ’70 del Novecento sono stati lanciati in orbita satelliti in grado di fornire osservazioni della copertura nuvolosa.

I satelliti hanno il vantaggio di poter osservare una regione molto più estesa della superficie terrestre, osservando anche le zone oceaniche.

La misura della nuvolosità viene svolta grazie all’utilizzo di radiometri in grado di analizzare la radiazione emessa dalle nubi a diverse lunghezze d’onda comprese generalmente tra il visibile (VIS), l’infrarosso (IR), più recentemente sono stati aggiunti sensori anche nel campo delle microonde (MW).

Diversi studi hanno, tuttavia, mostrato che queste misure sono affette da incertezze ancora elevate, poiché è necessario rimuovere tutti gli effetti spuri, in modo particolare risulta complicata l’individuazione dei cirri (Wylie et al., 2005) (Evan et al., 2007) e quella delle nubi basse (Weare, 2000), (Piccinini, 2018).

La presenza di nubi negli strati superiori della troposfera impedisce di fatto la corretta determinazione e osservazione delle nubi alle quote piu basse da parte degli strumenti satellitari.
Questa evidenza emerge confrontando l'andamento del cloud amount di nubi basse (LOW) con l'andamento del cloud amount di nubi medie e alte (MIDDLE e HIGH) del database ISCCP-D2; le due serie temporali di anomalie mensili risultano anticorrelate con un valore di correlazione di -0.79 (Piccinini, 2018).


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Dataset iniziale

I dati di copertura nuvolosa utilizzati in questo lavoro di tesi coprono il periodo 1951-2017 provengono da 167 stazioni gestite dal servizio meteorologico nazionale dell’Aeronautica Militare sparse in modo abbastanza e omogeneo su tutto il territorio nazionale con una distanza minima media di circa 31.5km tra ogni coppia di stazioni (Figura 2.1).

I dati per copertura nuvolosa provengono dall’ Aeronautica Militare Italiana e sono riportati nei Synop, ovvero un codice numerico che contiene le osservazioni sinottiche dei principali parametri meteorologici (temperatura, vento, precipitazioni, tempo in atto, copertura nuvolosa…).

I dati sono stati forniti direttamente dall’Aeronautica Militare per il periodo 1951-2014, mentre i dati dal 2015 al 2017 sono stati scaricati dal database online NOAA-GSOD

(https://data.noaa.gov/dataset/dataset/g ... e-day-gsod)

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Non si ha la stessa omogeneità di distribuzione delle stazioni per la quota; infatti circa il 80% dei siti si trova in zone pianeggianti comprese tra 0-500m, solamente il 4% tra 500 e 1000m, invece l’11% delle stazioni è collocata a quote comprese tra 1000 e 2000m e il 5% delle stazioni sono situate a quote superiori ai 2000m (Figura 2.2).

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Per poter interpretare correttamente il segnale contenuto nelle serie di dati meteorologici è importante conoscere le maggiori informazioni possibili sulla storia della stazione e quindi sulla sua posizione, su eventuali cambiamenti del sito di osservazione che possono esserci stati e sugli strumenti meteorologici utilizzati.

In ambito climatologico, queste informazioni vengono chiamate metadati.
Per quanto riguarda il dataset usato per l’analisi, parte di queste informazioni sono disponibili in questo link http://www.meteoam.it/page/elenco-stazioni.

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the hurricane
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Vediamo ora le fasi principali dell'analisi dati:

Il dataset è stato inizialmente sottoposto ad un primo controllo di qualità con il fine di individuare eventuali errori di trascrizione.
Le serie triorarie sono state successivamente completate a partire da serie collocate nell’area circostante e con climatologia simile.

(Non entro nei dettagli dell'algoritmo sviluppato ad hoc per la copertura nuvolosa per non appesantire il thread con una matematica eccessiva).

Successivamente, sono state calcolate le medie giornaliere, andando a mediare le 8 osservazioni giornaliere e correggendo la media per tenere conto del ciclo giornaliero della nuvolosità per i giorni in cui non erano disponibili tutte le osservazioni.

Infatti mediamente la nuvolosità maggiore la si osserva nelle ore diurne dove è presente una maggior attività convettiva a causa della radiazione solare. Come esempio sono riportate le climatologie della stazione di San Valentino alla Muta (BZ).

Per la correzione della media giornaliera è stato, invece, utilizzato l'algoritmo sviluppato da Maugeri et al (2001). https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com ... 01GL013754

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Sono state poi calcolate le serie mensili corrispondenti e ne sono state selezionate 100 imponendo 30 anni come soglia minima di disponibilità dati.

In seguito, le serie sono state sottoposte a un test di omogeneità con il fine di individuare ed eliminare segnali di trend non climatico, come ad esempio ricollocamenti della stazione od osservazioni di scarsa qualità.

In particolare, le serie sono state controllate mediante il test di Craddock che ha permesso di individuare i periodi disomogenei che sono stati eliminati, oltre al test di Craddock sono stati utilizzati anche confronti con serie mensili simulate e sono stati confrontati i rapporti annui tra la serie analizzata rispetto ad altre serie di riferimento.

Come esempio sono riportati i rapporti medi annui tra la stazione di Udine Rivolto rispetto ad altre stazioni e si osserva come dopo il 2001 i dati di Udine risultavano forte sottostimati. I dati considerati errati sono stati eliminati.

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Infine le serie mensili sono state completati con dati simulati. Dopo l'omogeneizzazione la correlazione tra i dati simulati e i dati originali risultava ottima con un fattore di correlazione di 0.92. Questa era un'indicazione del buon lavoro fatto durante l'analisi.

Probabilmente qualcuno troverà noiosa questo messaggio, però questo lavoro è quello che essenzialmente viene fatto per tutte le variabili climatologiche. E ci tenevo a mostrare il lavoro che c'è dietro ai dati pubblicati dall'ISAC-CNR.

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the hurricane
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vediamo ora i primi risultati sui cambiamenti della copertura nuvolosa

Prima di tutto sono state calcolate le medie climatologiche usando come periodo di riferimento il trentennio 1968-1997. è stato scelto questo trentennio perchè era il periodo con il maggior numero di dati prima del completamento delle serie mensili.

Dalle climatologie si possono osservare anche alcune caratteristiche particolari, come, ad esempio nella stagione estiva, si nota una diminuzione della copertura nuvolosa da nord verso sud. Invece, nella stagione invernale si osserva una copertura nuvolosa mediamente più bassa per le stazioni di montagna rispetto alle stazioni di pianura. Questo perchè i siti di montagna possono trovarsi al di sopra dello strato di nubi basse che, a volte, si forma nella stagione invernale.

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In seguito le serie sono state convertite in anomalie su questo periodo di riferimento e sono stati calcolati i trend tramite la regressione lineare di Sen-Theil (https://en.wikipedia.org/wiki/Theil%E2% ... _estimator) ovvero un metodo statistico robusto per minimizzare l'influenza degli outlier.

La conversione in anomalie è utile per eliminare l'influenza del ciclo annuale della copertura nuvolosa.

I trend per il periodo 1951-2017 hanno mostrato come per tutte le serie si è verificata una diminuzione della copertura nuvolosa totale sia a livello annuale che scala stagionale con il trend che risulta più intenso nella stagione estiva e meno intenso in quella autunnale.

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Ed è stato osservato che non esiste una dipendenza del trend in funzione della quota delle stazioni (con eccezione della stagione estiva), questa è una indicazione che il trend è grossomodo omogeneo su scala nazionale.

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Il prossimo sarà la creazione di una griglia nazionale e il calcolo di una serie nazionale :wink:

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In seguito le serie sono state poi mediate su una griglia rappresentativa del territorio italiano.
è stato effettuato questo step per equiparare il contributo delle aree dove era presente una maggior concentrazione delle stazione rispetto a quelle aree dove ne era presenta una minore concentrazione.
In figura sono riportate i punti di griglia selezionati.

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In seguito è stata calcolata la serie media nazionale (sempre in anomalie riferite al 1968-1997)

Da questa immagine si osserva come nel periodo 1951-2017 sul territorio nazionale si è verificata una significativa diminuzione della copertura nuvolosa sia su scala annuale che stagionale.

Nel complesso la copertura nuvolosa è diminuita di poco meno del 20% e si tratta di un calo molto intenso.

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In questa immagine sono riportate le serie di prima a sinistra, mentre a destra sono riportati i trend calcolate su finestre mobili con una lunghezza da 15 anni fino a 67 anni.
In modo particolare ogni pixel indica il trend calcolato su un periodo che inizia nell'anno riportato sull'asse delle ascisse e lungo quanto riportato nell'asse delle ordinate.
Più banalmente i colori più caldi indicano i periodi in cui si è avuta una diminuzione della copertura nuvolosa più intensa.

Immagine[/img]

è anche interessare notare che la diminuzione più intensa si sia verificata fino al 1985/1990 circa, mentre nel periodo successivo la nuvolosità sul territorio italiano è risultata più stabile (con l'eccezione della stagione estiva).

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tutto molto interessante bravo!!!!!!!

alla fine io capisco questo meno pioggia meno nuvole =più HP =più caldo :twisted: :twisted: :twisted: :twisted:
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Messaggio da the hurricane »

vignaiolo ha scritto:tutto molto interessante bravo!!!!!!!

alla fine io capisco questo meno pioggia meno nuvole =più HP =più caldo :twisted: :twisted: :twisted: :twisted:
eh già poi nell'ultima parte della tesi mi sono occupato proprio di vedere le correlazioni tra cambiamenti della circolazione atmosferica e nuvolosità :wink:

Nei prossimi giorni posto tutto :)
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Messaggio da vignaiolo »

comunque credevo che in un forum di meteorologia un argomento cosi importante e ben spiegato avrebbe attirato molti commenti invece il nulla...

è più interessante seguire i santoni che prevedono e stravedono andando dietro a ogni uscita dei gm a 300 400 ore....

che tristezza :cry: :cry:
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Messaggio da the hurricane »

Suddivisione regionale del dataset

In seguito è stata effettuata una Principal compenent analysis (PCA) che ha permesso di raggruppare i punti di griglia per il Nord e per il Sud Italia.

La suddivisione regionale della griglia è mostrata qui in figura.

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Quindi sono state calcolate le serie per queste due aree ed è stato osservato che le serie mostrano un andamento coerente tra di loro con una correlazione di 0.8 a scala annuale.

In modo particolare si osserva la diminuzione fino al 1985/1990 e il periodo successivo più stabile.

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I trend nell'intero periodo (1951-2017) risultano compatibili tra loro per entrambe le regioni.

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La diminuzione osservata per il sud Italia fino al 1985 risulta più intensa rispetto al nord. (in grassetto i valori statisticamente significativi)

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Il fatto che il segnale osservato sia relativamente omogeneo su scala nazionale (con piccole differenze tra nord e sud) è un'indicazione che i cambiamenti di nuvolosità sono associati ad un cambiamento di un fenomeno su larga scala; per cui si è cercata una relazione tra i cambiamenti della circolazione atmosferica sul territorio nazionale con quelli della copertura nuvolosa.

Questo sarà il prossimo step che vedremo nei prossimi giorni :wink:

@vignaiolo ti ringrazio per la stima :)

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Messaggio da the hurricane »

Nella parte finale delle tesi mi occupato di trovare le cause delle variazioni della copertura nuvolosa che come detto è diminuita di poco meno del 20% tra il 1951-2017.

Visto che il segnale osservato era un segnale omogeneo a livello nazionale, si sono messe in relazione le variazioni di copertura nuvolosa con i cambiamenti della circolazione atmosferica.

Per osservare le variazione della circolazione atmosferica sono state considerate le variazione dell'altezza di geopotenziale per la quota isobarica di 500hpa.

In modo particolare sono stati scaricati dalle reanalisi del NOAA i valori dell'altezza di geopotenziali della 500hpa per il territorio italiano e sono state calcolate le anomalie rispetto al trentennio di riferimento 1968-1997 usato in precedenza per la copertura nuvolosa.

Dati di geopotenziale usate sono disponibili liberamente a questo sito della NOAA: https://www.esrl.noaa.gov/psd/data/timeseries/

qui sotto sono rappresentate le serie temporali delle anomalie della copertura nuvola e delle anomalie di geopotenziale. Già visivamente si osserva la buona anti-correlazione tra le due variabili e come queste mostrino anche lo stesso trend a lungo termine.

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Qui è mostrato l'andamento della copertura nuvolosa in funzione delle anomalie di geopotenziale con la regressione lineare.

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Tra le due serie si osserva una anti-correlazione molto buona sia a livello annuale (r=-0.83) che a livello stagionale

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Una buona anti-correlazione la si osserva anche su scala mensile

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Questi sono stati risultati molto importanti perchè hanno mostrato come sul territorio italiano si sia verificato un cambiamento della circolazione atmosferica, che ha causato una minor copertura nuvolosa a livello nazionale.

L'ottima correlazione tra le anomalie di geopotenziale e la copertura nuvolosa sono anche un'ottima indicazione che l'analisi dati è stata effettuata correttamente e che i dati di nuvolosità possono essere usati per studi climatologici.

Nell'ultimo step vedremo il ruolo della NAO nella stagione invernale. :wink:

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