Il COVID-19 non ha fermato l'aggiornamento del modello ECMWF

Alla fine di giugno arriva il nuovo aggiornamento del modello meteorologico ECMWF, considerato uno dei più affidabili al mondo. In questo articolo ti diciamo quali saranno i cambiamenti più importanti.

Il Centro Europeo di Previsioni Meteorologiche a Medio Termine (ECMWF, per le sue iniziali in inglese) ha quasi pronto l'aggiornamento del modello numerico.

Sebbene gran parte dei lavoratori dell'ECMWF stiano lavorando da casa a causa della pandemia di COVID-19, le operazioni critiche non sono state colpite dall'emergenza. Pertanto, come previsto, il 30 giugno verrà implementato un nuovo aggiornamento del modello atmosferico dell'European Prediction Centre (ECMWF, IFS Cycle 47r1).

Questa settimana hanno tenuto una serie di seminari online in cui hanno informato gli utenti sui nuovi miglioramenti del modello. In questo nuovo aggiornamento, le modifiche includono miglioramenti nel trattamento delle osservazioni, nelle tecniche di assimilazione dei dati e nel modello meteorologico. Di seguito evidenziamo i cambiamenti che speriamo possano migliorare due aspetti fondamentali; processi convettivi ed uragani.

Come migliorare le previsioni di precipitazione convettiva?

Un tallone di Achille nelle previsioni meteorologiche è legato alla capacità di prevedere la pioggia di origine convettiva. A causa della risoluzione di modelli globali come IFS, non possiamo aspettarci che siano in grado di prevedere singole celle convettive. Tuttavia, ci forniscono informazioni sul fatto che l'ambiente è favorevole allo sviluppo di convezioni profonde umide.

Per questo giocano con l'equilibrio di due grandezze; CAPE (energia potenziale disponibile per convezione) e CIN (inibizione della convezione). In generale, CAPE ci fornisce informazioni sull'instabilità e l'umidità, mentre il CIN ci informa sull'energia richiesta per produrre i movimenti verticali necessari in convezione. Quindi un alto valore CAPE e un basso valore CIN daranno un'alta probabilità che si verifichi un temporale.

Mejora de la lluvia convectiva en la actualización del ECMWF
Confronto fra versione anteriore (OLD) del modello IFS ed il nuovo aggiornamento (NEW) per l'inibizione della convezione (CIN) in grigio trasparente ed il CAPE a colori.

Il calcolo della CIN è stato riformulato utilizzando la temperatura potenziale virtuale. Nella versione precedente, questo parametro era sopravvalutato, dando meno probabilità di temporali convettivi. Inoltre, sono state incluse altre variabili correlate al CAPE in modo che l'utente possa valutare il potenziale sviluppo di una singola cella convettiva.

La figura sopra confronta il vecchio risultato con quello del nuovo aggiornamento. CAPE è mostrato a colori e CIN è sovrapposto in grigio semitrasparente. Quindi se c'è grigio sopra il colore significa che l'alto CIN impedisce la formazione di un temporale anche se c'è abbastanza CAPE.

Nuova metrica per misurare i cicloni tropicali

Fino ad ora gli uragani venivano caratterizzati principalmente da due parametri: la traiettoria (che segue la pressione media minima a livello del mare) e l'intensità (che misura il vento massimo a 10 m di altitudine). Adesso viene inclusa anche la dimensione del ciclone tropicale. Per fare questo si calcola la distanza dal centro dell'uragano fino a dove il vento supera determinate soglie (18, 26 e 32 m / s) usando quattro quadranti, NE, SE, SW e NW.

L'implementazione della dimensione dei cicloni tropicali è stata possibile grazie a un altro miglioramento: la rappresentazione di forti venti durante tempeste intense, per cui è stato riformulato il parametro che rappresenta la rugosità degli oceani.

Se questo parametro è alto, frena eccessivamente i venti. Ogni ciclone tropicale è associato ad una velocità media del vento calcolata a 10 m di altezza. Pertanto, è essenziale prevedere bene il vento sull'oceano per classificare correttamente l'uragano. In questo modo è stata migliorata la relazione tra il centro di pressione dell'uragano e la velocità del vento. C'è comunque ancora del lavoro da fare per migliorare la caratterizzazione degli uragani. Validazioni preliminari mostrano infatti che le previsioni forniscono uragani di dimensioni inferiori rispetto a quelli osservati.