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Oltre a ECMWF risoluzione 3km, ora c'è anche quella di GFS
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nevofilo80
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I modelli meteo, in generale, cercano di rapprsentare la realtà in modo schematico attraverso una serie di equazioni che cercano di simulare (anche se ovviamente in modo semplificato) la realtà.
Dopo gli imput delle variabili diagnostiche e prognostiche , attraverso delle equazioni alle derivate parziali (termodinamica, evoluzione del vapore acqueo, equazione di Navier_stokes ecc.) si hanno degli output che vanno discretizzati perchè una soluzione delle equazioni valida per tutta la terra, chiaramente, non esiste. Per questo i modelli meteo hanno al loro interno dei "piccoli modelli" che tengono conto di affetti del suolo, scambi turbolenti ed altro, rappresentando gli effetti di questi processi alle scale più piccole del passo di griglia, potendo così rappresentarli in modo esplicito . Nel diminuire il passo di griglia si deve , o dovrebbe, tener conto di ogni particolare : dai flussi radiativi in atmosfera in presenza o meno di nuvole (diffuse shortwave radiation o longwave radiation) al calcolo degli scambi di vapore tra atmosfera e mari, la presenza di suolo vegetato e la conseguente maggiore evaporazione. Oltre, giocoforza, all'orografia del territorio. Chiaramente a queste scale partire da una condizione iniziale ed eseguire integrazioni che diventano output ma che a loro volta sono la condizione iniziale dello step sucessivo di previsione oraria comporta una quantità enorme di calcoli, variabili e imprecisioni. Ovviamente la previsione sul singolo passo di griglia riduce la percentuale di affidabilità nel tempo. Vale a dire che diminuendo il passo la previsione sarà più precisa sul breve (meglio brevissimo) periodo nella singola cella ma avrà percentuali leggermente inferiori sopra le 72h. Nel caso citato da Nevo i GlobalModel vengono integrati con dei Limited Area Model, anche se tutto questo è in continua evoluzione per merito dei sempre più potenti sistemi di calcolo. Spero di non essere stato troppo noioso o troppo impreciso
Dopo gli imput delle variabili diagnostiche e prognostiche , attraverso delle equazioni alle derivate parziali (termodinamica, evoluzione del vapore acqueo, equazione di Navier_stokes ecc.) si hanno degli output che vanno discretizzati perchè una soluzione delle equazioni valida per tutta la terra, chiaramente, non esiste. Per questo i modelli meteo hanno al loro interno dei "piccoli modelli" che tengono conto di affetti del suolo, scambi turbolenti ed altro, rappresentando gli effetti di questi processi alle scale più piccole del passo di griglia, potendo così rappresentarli in modo esplicito . Nel diminuire il passo di griglia si deve , o dovrebbe, tener conto di ogni particolare : dai flussi radiativi in atmosfera in presenza o meno di nuvole (diffuse shortwave radiation o longwave radiation) al calcolo degli scambi di vapore tra atmosfera e mari, la presenza di suolo vegetato e la conseguente maggiore evaporazione. Oltre, giocoforza, all'orografia del territorio. Chiaramente a queste scale partire da una condizione iniziale ed eseguire integrazioni che diventano output ma che a loro volta sono la condizione iniziale dello step sucessivo di previsione oraria comporta una quantità enorme di calcoli, variabili e imprecisioni. Ovviamente la previsione sul singolo passo di griglia riduce la percentuale di affidabilità nel tempo. Vale a dire che diminuendo il passo la previsione sarà più precisa sul breve (meglio brevissimo) periodo nella singola cella ma avrà percentuali leggermente inferiori sopra le 72h. Nel caso citato da Nevo i GlobalModel vengono integrati con dei Limited Area Model, anche se tutto questo è in continua evoluzione per merito dei sempre più potenti sistemi di calcolo. Spero di non essere stato troppo noioso o troppo impreciso
Sei stato molto preciso. Volevo solo aggiungere che aumentare la risoluzione di un modello spesso e volentieri non è una soluzione ottimale poichè aumentano in modo esponenziale gli errori che il modello meteorologico si trascina dietro nel processo di calcolo.
I cosìdetti LAM modelli ad area limitata stanno mostrando dei limiti vistosi, soprattutto in campo amatoriale.
Se è vero da una parte che è diventato meno complicato far girare un modello meteorologico fatto in casa , dall'altra parte le condizioni di inizializzazione cioè la benzina che metto dentro al modello per tirare fuori la prognosi è sempre una , la stessa per quasi tutti, l'analisi GFS.
Ecco che si sommano svarioni della variabilità modellistica, improvvisazione e molto altro e ne esce un bel cocktail esplosivo. Questo non significa assolutamente che il sistema non funzioni, ma di questi tempi ( ho fatto la battuta ) occorre cautela e moduli che aiutino le uscite modellistiche a supportare l'analisi , escludendo prognosi troppo anomale.
Questo passo è già più complesso e qui si entra in una dimensione più professionale e strutturata.
Dove trovare altra benzina per i modelli: per chi ha qualche centinaio di migliaia di EURO esistono le analisi e le inizializzazioni a pagamento di ECM, altra strada è l'integrazione di fonti meteorologiche alternative e l'inesplorato potenziale del nowcast SAT
I cosìdetti LAM modelli ad area limitata stanno mostrando dei limiti vistosi, soprattutto in campo amatoriale.
Se è vero da una parte che è diventato meno complicato far girare un modello meteorologico fatto in casa , dall'altra parte le condizioni di inizializzazione cioè la benzina che metto dentro al modello per tirare fuori la prognosi è sempre una , la stessa per quasi tutti, l'analisi GFS.
Ecco che si sommano svarioni della variabilità modellistica, improvvisazione e molto altro e ne esce un bel cocktail esplosivo. Questo non significa assolutamente che il sistema non funzioni, ma di questi tempi ( ho fatto la battuta ) occorre cautela e moduli che aiutino le uscite modellistiche a supportare l'analisi , escludendo prognosi troppo anomale.
Questo passo è già più complesso e qui si entra in una dimensione più professionale e strutturata.
Dove trovare altra benzina per i modelli: per chi ha qualche centinaio di migliaia di EURO esistono le analisi e le inizializzazioni a pagamento di ECM, altra strada è l'integrazione di fonti meteorologiche alternative e l'inesplorato potenziale del nowcast SAT
zingaro ha scritto:I modelli meteo, in generale, cercano di rapprsentare la realtà in modo schematico attraverso una serie di equazioni che cercano di simulare (anche se ovviamente in modo semplificato) la realtà.
Dopo gli imput delle variabili diagnostiche e prognostiche , attraverso delle equazioni alle derivate parziali (termodinamica, evoluzione del vapore acqueo, equazione di Navier_stokes ecc.) si hanno degli output che vanno discretizzati perchè una soluzione delle equazioni valida per tutta la terra, chiaramente, non esiste. Per questo i modelli meteo hanno al loro interno dei "piccoli modelli" che tengono conto di affetti del suolo, scambi turbolenti ed altro, rappresentando gli effetti di questi processi alle scale più piccole del passo di griglia, potendo così rappresentarli in modo esplicito . Nel diminuire il passo di griglia si deve , o dovrebbe, tener conto di ogni particolare : dai flussi radiativi in atmosfera in presenza o meno di nuvole (diffuse shortwave radiation o longwave radiation) al calcolo degli scambi di vapore tra atmosfera e mari, la presenza di suolo vegetato e la conseguente maggiore evaporazione. Oltre, giocoforza, all'orografia del territorio. Chiaramente a queste scale partire da una condizione iniziale ed eseguire integrazioni che diventano output ma che a loro volta sono la condizione iniziale dello step sucessivo di previsione oraria comporta una quantità enorme di calcoli, variabili e imprecisioni. Ovviamente la previsione sul singolo passo di griglia riduce la percentuale di affidabilità nel tempo. Vale a dire che diminuendo il passo la previsione sarà più precisa sul breve (meglio brevissimo) periodo nella singola cella ma avrà percentuali leggermente inferiori sopra le 72h. Nel caso citato da Nevo i GlobalModel vengono integrati con dei Limited Area Model, anche se tutto questo è in continua evoluzione per merito dei sempre più potenti sistemi di calcolo. Spero di non essere stato troppo noioso o troppo impreciso
Il sunto di tutto la pappardella che ho scritto era essenzialmente quello che tu hai sintetizzato in due righe .
" aumentare la risoluzione di un modello spesso e volentieri non è una soluzione ottimale poichè aumentano in modo esponenziale gli errori che il modello meteorologico si trascina dietro nel processo di calcolo. "
Ma è evidente che la capacità di sintesi non è il mio punto di forza
" aumentare la risoluzione di un modello spesso e volentieri non è una soluzione ottimale poichè aumentano in modo esponenziale gli errori che il modello meteorologico si trascina dietro nel processo di calcolo. "
Ma è evidente che la capacità di sintesi non è il mio punto di forza
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BrixiaFidelis
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interessante, grazie a Nevo e voi due per l'aggiornamento e la spiegazionezingaro ha scritto:Il sunto di tutto la pappardella che ho scritto era essenzialmente quello che tu hai sintetizzato in due righe .
" aumentare la risoluzione di un modello spesso e volentieri non è una soluzione ottimale poichè aumentano in modo esponenziale gli errori che il modello meteorologico si trascina dietro nel processo di calcolo. "
Ma è evidente che la capacità di sintesi non è il mio punto di forza