Scoperto l’indice più predittivo di sempre per la stagione invernale

**even** · 29/09/2013, 22:21

Originariamente Scritto da Gigiometeo

1) Non riesco a rispondere perchè la domanda è vaga assai:
dove? Surface layer? Canopy layer? PBL? IBL? CBL? EZ? Sigma level?
Quali? Radianza? Convenzionali? DRIBU? PILOT? TEMP?
2) Lo conosco bene quel doc, datatello però.......
3) Ci giocherete voi, io ci campo con le reanalisi...
Comunque, come dicevo prima, non c'è problema e non voglio disturbare oltre...

Adesso ho capito...comunque a parte che non esiste alcun disturbo, si ascoltano tutti ed il confronto mi piace sempre, figurati, ma mi piacerebbe sapere, visto che li studi approfonditamente, a parte i nomi dei sistemi, zone e tipologia dei dati di rilevamento, quale è il loro grado di affidabilità nei vari decenni. Me ne basta sapere uno..quello delle anomalie geopotenziali o temperature fai tu, scegli la quota, sul settore centrale siberiano ad esempio. Ma veramente solo per curiosità. Se poi non esiste un dato in tal senso, la tua opinione.

**Gigiometeo** · 30/09/2013, 00:10

Originariamente Scritto da even

Adesso ho capito...comunque a parte che non esiste alcun disturbo, si ascoltano tutti ed il confronto mi piace sempre, figurati, ma mi piacerebbe sapere, visto che li studi approfonditamente, a parte i nomi dei sistemi, zone e tipologia dei dati di rilevamento, quale è il loro grado di affidabilità nei vari decenni. Me ne basta sapere uno..quello delle anomalie geopotenziali o temperature fai tu, scegli la quota, sul settore centrale siberiano ad esempio. Ma veramente solo per curiosità. Se poi non esiste un dato in tal senso, la tua opinione.

Ci sarebbe da scrivere un libro, comunque provo a sintetizzare due cose disonorando i puristi:
Fino al 1979 le rianalisi sono molto performanti (che si tratti di ECMWF era-15 o era 40, etc. o di CFSR/NCEP) perchè è possibile lavorare su dataset alquanto ridondanti, senza considerare le possibilità derivate dall'analisi variazionale (3dvar/4dvar), e quindi si va sul sicuro.
Tra il 1979 ed il 1948 (es. ESRL/NCEP) cominciano i primi problemini, derivati sopratutto dall'assimilazione di una mole di dati non eccelsa sia sotto il profilo della copertura spaziale che quantitativamente. Tali problemi si riflettono però essenzialmente nei bassi strati, laddove l'orografia complessa, i disturbi dovuti alle dinamiche interne al surface layer, PBL, flussi di calore latenet e sensibile, etc. comportano errori che si amplificano essenzialmente nelle aree continentali ed alle medie latitudini (per ovvi motivi legati alla circolazione troposferica). I suddetti problemi sono però più evidenti a mano a mano che ci si approssima al suolo, laddove le forzanti derivate dalle strutture di surface layer e PBL assumono magnitudine più elevata. Salendo di quota la situazione migliora poichè le forzanti orografiche e tutte quelle elencate prima (che sono una minoranza) quasi scompaiono (a parte i forcing operati da gravity waves indotti dai principali sistemi montuosi che si riflettono anche oltre i 500 hPa, ma vi si può far fronte "educando" il modello), ed i dati sono certamente più attendibili rispetto a quelli ottenuti in prossimità del suolo.
Chiunque avrà verificato che una reanalisi di temperatura a 500 hPa di un qualsiasi giorno del 1950 è molto più vicina all'analisi che non un medesimo raffronto eseguito sul piano isobarico di 850 hPa (sottostime termiche nelle irruzioni invernali per sottostima dell'effetto di sbarramento alpino, etc.). Per cui, per la stessa struttura dei modelli adottati, l'errore è maggiore nei bassi strati che non alle quote superiori, considerando essenzialmente le variabili fortemente dinamiche (T°C, wind, etc.); molto meno per parametri più "statici" (come snow cover, SST, etc), e sempre maggiore per le medie latitudini che per le aree polari o tropicali (onde corte così così; Walker circulation assai fedele alla realtà ad esempio).
Il problema nei bassi strati troposferici può essere parzialmente risolto tramite downscaling o affidandosi a Kalman filter ed similia. Inoltre, per una buona parte di questo periodo, si può contare ancora sull'analisi variazionale.
Prima del 1940 (circa) vengono a mancare i dati effettivi in quota, ed i dataset di assimilazione possono contare essenzialmente su dati al suolo o in prossimità di esso; insomma mancano i dati in quota (semplificando all'osso). A ciò si può ovviare tramite processi di EDA (Ensemble Data Assimilation).
Per non dilungarmi troppo questo è un buon documento:
http://www.ecmwf.int/newsevents/trai...f/DA/EnsDA.pdf
Ora è chiaro che in casi come questo non posso determinare un dataset di dati in analisi pur con tutti gli accorgimenti del caso (mi mancano quelli in quota), e allora lancio il modello (chiaramente a risoluzione compatibile con gli intenti, bastano 2°) in forecast partendo dalla situazione iniziale; il modello stesso mi ricostruisce i dati in forecast (sempre ensemble), dopodichè prendo i dati del forecast e faccio girare nuovamente il modello con il dataset sia al suolo (nativo) che in quota (forecast); se il forecast in quota fosse sballato avrei dati incompatibili al suolo (quelli li ho già e posso verificare).
Dunque il processo è fattibile. E si ritorna al problema iniziale: nei bassi strati troppi disturbi possono condizionare i dati; via via che si sale di quota le "trappole" diminuiscono ed i dati diventano certamente più attendibili.
Può apparire un paradosso ma in questo modo ho dati più compatibili con quelli reali in quota che non al suolo, e questo anche antecedentemente al 1940.
Queste tecniche di assimilazione dati consentono di produrre analisi es. a 500 hPa con margine di errore simile alle attuali GFS lanciate a 72 ore in forecast.
I risultati dimostrano anche che lavorando sui sistemi di assimilazione d'ensemble sempre più raffinati, con le sole osservazioni superficiali disponibili si possono creare rianalisi dell'intero 20° secolo con una attendibilità niente male, anche se non paragonabile a quella post 1979, ma con errore che diminuisce e non aumenta con la quota per i motivi detti prima.
Questo a livello di reanalisi (a chi piace vedersi una 500 o una 300 hPa di fine anni '800 sgarra assai poco; inevitabilmente peggio dagli 850 hPa in giù) che sono una cosa diversa dai climate models (la reanalisi ha sempre una componente deterministica). Tutto questo concerne il tema legato a dati su predeterminati e fissati periodi temporali (giorni; anomalie decadiche, etc). Su lag temporali ben più ampi, correlazioni, teleconnessioni, etc. occorre fare affidamento a modelli climatici (al limite i noti accoppiati atmosfera-oceano).
Ma la disquisizione riguarda le reanalisi, e per quelle, anche andando molto indietro nel tempo, l'affidabilità è sempre maggiore procedendo verso le quote superiori che non al suolo o in bassa troposfera (oggi), dando per assodato che in generale sono meno affidabili più si arretra temporalmente.
Per il resto non mi occupo particolarmente di teleconnessioni e quindi l'osservazione prescinde assolutamente dal lavoro che produrrete, che mi auguro abbia successo.

**even** · 30/09/2013, 10:24

Originariamente Scritto da Gigiometeo

Ci sarebbe da scrivere un libro, comunque provo a sintetizzare due cose disonorando i puristi:
Fino al 1979 le rianalisi sono molto performanti (che si tratti di ECMWF era-15 o era 40, etc. o di CFSR/NCEP) perchè è possibile lavorare su dataset alquanto ridondanti, senza considerare le possibilità derivate dall'analisi variazionale (3dvar/4dvar), e quindi si va sul sicuro.
Tra il 1979 ed il 1948 (es. ESRL/NCEP) cominciano i primi problemini, derivati sopratutto dall'assimilazione di una mole di dati non eccelsa sia sotto il profilo della copertura spaziale che quantitativamente. Tali problemi si riflettono però essenzialmente nei bassi strati, laddove l'orografia complessa, i disturbi dovuti alle dinamiche interne al surface layer, PBL, flussi di calore latenet e sensibile, etc. comportano errori che si amplificano essenzialmente nelle aree continentali ed alle medie latitudini (per ovvi motivi legati alla circolazione troposferica). I suddetti problemi sono però più evidenti a mano a mano che ci si approssima al suolo, laddove le forzanti derivate dalle strutture di surface layer e PBL assumono magnitudine più elevata. Salendo di quota la situazione migliora poichè le forzanti orografiche e tutte quelle elencate prima (che sono una minoranza) quasi scompaiono (a parte i forcing operati da gravity waves indotti dai principali sistemi montuosi che si riflettono anche oltre i 500 hPa, ma vi si può far fronte "educando" il modello), ed i dati sono certamente più attendibili rispetto a quelli ottenuti in prossimità del suolo.
Chiunque avrà verificato che una reanalisi di temperatura a 500 hPa di un qualsiasi giorno del 1950 è molto più vicina all'analisi che non un medesimo raffronto eseguito sul piano isobarico di 850 hPa (sottostime termiche nelle irruzioni invernali per sottostima dell'effetto di sbarramento alpino, etc.). Per cui, per la stessa struttura dei modelli adottati, l'errore è maggiore nei bassi strati che non alle quote superiori, considerando essenzialmente le variabili fortemente dinamiche (T°C, wind, etc.); molto meno per parametri più "statici" (come snow cover, SST, etc), e sempre maggiore per le medie latitudini che per le aree polari o tropicali (onde corte così così; Walker circulation assai fedele alla realtà ad esempio).
Il problema nei bassi strati troposferici può essere parzialmente risolto tramite downscaling o affidandosi a Kalman filter ed similia. Inoltre, per una buona parte di questo periodo, si può contare ancora sull'analisi variazionale.
Prima del 1940 (circa) vengono a mancare i dati effettivi in quota, ed i dataset di assimilazione possono contare essenzialmente su dati al suolo o in prossimità di esso; insomma mancano i dati in quota (semplificando all'osso). A ciò si può ovviare tramite processi di EDA (Ensemble Data Assimilation).
Per non dilungarmi troppo questo è un buon documento:
http://www.ecmwf.int/newsevents/trai...f/DA/EnsDA.pdf
Ora è chiaro che in casi come questo non posso determinare un dataset di dati in analisi pur con tutti gli accorgimenti del caso (mi mancano quelli in quota), e allora lancio il modello (chiaramente a risoluzione compatibile con gli intenti, bastano 2°) in forecast partendo dalla situazione iniziale; il modello stesso mi ricostruisce i dati in forecast (sempre ensemble), dopodichè prendo i dati del forecast e faccio girare nuovamente il modello con il dataset sia al suolo (nativo) che in quota (forecast); se il forecast in quota fosse sballato avrei dati incompatibili al suolo (quelli li ho già e posso verificare).
Dunque il processo è fattibile. E si ritorna al problema iniziale: nei bassi strati troppi disturbi possono condizionare i dati; via via che si sale di quota le "trappole" diminuiscono ed i dati diventano certamente più attendibili.
Può apparire un paradosso ma in questo modo ho dati più compatibili con quelli reali in quota che non al suolo, e questo anche antecedentemente al 1940.
Queste tecniche di assimilazione dati consentono di produrre analisi es. a 500 hPa con margine di errore simile alle attuali GFS lanciate a 72 ore in forecast.
I risultati dimostrano anche che lavorando sui sistemi di assimilazione d'ensemble sempre più raffinati, con le sole osservazioni superficiali disponibili si possono creare rianalisi dell'intero 20° secolo con una attendibilità niente male, anche se non paragonabile a quella post 1979, ma con errore che diminuisce e non aumenta con la quota per i motivi detti prima.
Questo a livello di reanalisi (a chi piace vedersi una 500 o una 300 hPa di fine anni '800 sgarra assai poco; inevitabilmente peggio dagli 850 hPa in giù) che sono una cosa diversa dai climate models (la reanalisi ha sempre una componente deterministica). Tutto questo concerne il tema legato a dati su predeterminati e fissati periodi temporali (giorni; anomalie decadiche, etc). Su lag temporali ben più ampi, correlazioni, teleconnessioni, etc. occorre fare affidamento a modelli climatici (al limite i noti accoppiati atmosfera-oceano).
Ma la disquisizione riguarda le reanalisi, e per quelle, anche andando molto indietro nel tempo, l'affidabilità è sempre maggiore procedendo verso le quote superiori che non al suolo o in bassa troposfera (oggi), dando per assodato che in generale sono meno affidabili più si arretra temporalmente.
Per il resto non mi occupo particolarmente di teleconnessioni e quindi l'osservazione prescinde assolutamente dal lavoro che produrrete, che mi auguro abbia successo.

Grazie davvero tanto! E' proprio quello che mi serviva sapere in particolare quello in grassetto.
Chiaramente noi ci occupiamo di due cose diverse e quindi la precisione del dato è tanto più importante, oltre che per le zone di riferimento, anche per la sensibilità di ciò che si vuole vedere. Inoltre ti faccio i miei complimenti e più sentiti auguri per i tuo libro. Comunque vedrai che per il nostro lavoro, OPI, la "certezza" del dato è di fondamentale importanza.

**Gigiometeo** · 30/09/2013, 10:46

Originariamente Scritto da even

Grazie davvero tanto! E' proprio quello che mi serviva sapere in particolare quello in grassetto.
Chiaramente noi ci occupiamo di due cose diverse e quindi la precisione del dato è tanto più importante, oltre che per le zone di riferimento, anche per la sensibilità di ciò che si vuole vedere. Inoltre ti faccio i miei complimenti e più sentiti auguri per i tuo libro. Comunque vedrai che per il nostro lavoro, OPI, la "certezza" del dato è di fondamentale importanza.

Infatti sarebbe forse maggiormente produttivo analizzare i predittori su un periodo che non sconfini oltre il 1979, perchè è indubbio che, tralasciando il discorso quota-suolo, l'affidabilità diminuisce; ed in fondo un dataset trentennale non è poi così malaccio. In ogni caso ribadisco che il discorso fatto concerne i modelli di reanalisi e non quelli climatici che sono altra cosa.
Buon lavoro.

**elz** · 30/09/2013, 11:02

Se si parla di discontinuità all'introduzione di nuovi sistemi di misura queste possono avvenire a qualunque quota, dipende dal parametro e dal tipo di reanalisi, con riferimento alle reanalisi ncep-ncar e all'introduzione dei dati satellitari al 1979 abbiamo una grossa discontinuità nell'emisfero sud tra 65s-30s alla quota di 300hpa e a quote superiori sui tropici ma anche in misura minore a quote inferiori in altre aree del globo, tuttavia ad esempio nelle ERA40 la discontinuità maggiore è invece in bassa troposfera:
cg.jpg
climindex.82.60.153.193.272.3.57.0.png

**Gigiometeo** · 30/09/2013, 11:19

Originariamente Scritto da elz

Se si parla di discontinuità all'introduzione di nuovi sistemi di misura queste possono avvenire a qualunque quota, dipende dal parametro e dal tipo di reanalisi, con riferimento alle reanalisi ncep-ncar e all'introduzione dei dati satellitari al 1979 abbiamo una grossa discontinuità nell'emisfero sud tra 65s-30s alla quota di 300hpa e a quote superiori sui tropici ma anche in misura minore a quote inferiori in altre aree del globo, tuttavia ad esempio nelle ERA40 la discontinuità maggiore è invece in bassa troposfera:
cg.jpg
climindex.82.60.153.193.272.3.57.0.png

Esatto, sempre in gamba il nostro elz...

**Riccardo 2** · 01/10/2013, 13:16

Per ora confermo quanto detto nei giorni scorsi....la configurazione che il VP assumerà nei primi giorni del mese di ottobre è da AO+ per l'inverno successivo, anche se interessante sotto certi punti di vista.....ma la strada è lunga ed ora siamo solo agli inizi....
a breve partiamo con il vero monitoraggio.....

Riccardo

**Nix novariensis** · 01/10/2013, 14:15

\fp\\fp\\fp\

**Nix novariensis** · 01/10/2013, 14:24

Originariamente Scritto da Riccardo 2

Per ora confermo quanto detto nei giorni scorsi....la configurazione che il VP assumerà nei primi giorni del mese di ottobre è da AO+ per l'inverno successivo, anche se interessante sotto certi punti di vista.....ma la strada è lunga ed ora siamo solo agli inizi....
a breve partiamo con il vero monitoraggio.....

Riccardo

A mio avviso avere AO+ non serve a niente

- non serve ai ghiacci artici, perchè per loro importante non è tanto la sorte invernale, quanto quella primaverile/estiva
- non permette all'Orso di formarsi, in quanto sarebbe mangiato dalle westerlies
- non serve a noi perchè saremmo invasi dagli anticicloni
- non serve alle T globali, perchè la mancata formazione dell'Orso non andrebbe ad incidere sulle anomalie suoperficiali

Insomma, non serve...speriamo che la situazione cambi radicalmente, se davvero si sta mettendo male

**Porano444** · 01/10/2013, 14:51

Ma mi chiedo.
Se contestualmente alla formazione del VPT anche in fase di AO+ si forma un hp termico sulla Siberia siamo sicuri che quest'ultimo non vada ad inficiare sul VPT???
La storia recente c'insegna che un VPT da AO+ e un hp termico russo siberiano possono generare cose anche mostruose....
per esempio 2011-2013