Per la visualizzazione delle previsioni, il laboratorio CeSMMA ha sviluppo due diverse modalità grafiche, una statica e l’altra dinamica, entrambe disponibili online ai seguenti link:
Il servizio CeSMMA Weather Forecasting (CWF) fornisce simulazioni giornaliere per la previsione fino a 4 giorni di diverse variabili meteorologiche. Il servizio utilizza WRF (Weather Research and Forecasting), un modello alla mesoscala fra i più utilizzati al mondo per via della sua grande flessibilità. Tale tipologia di modelli necessitano di condizioni iniziali ed al contorno fornite da modelli a circolazione globale. Per le previsioni giornaliere il sistema utilizza le condizioni al contorno fornite dal modello globale GFS a risoluzione 0.25°. In particolare, il sistema giornalmente esegue una simulazione alle 18 UTC fornendo in output la previsione per le successive 102 ore (la finestra previsionale è stata scelta per tener conto dello spin-up del modello).
I domini di calcolo sono due, innestati fra loro in modo tale da offrire un accurato downscaling dinamico. Il dominio esterno inquadra tutta l’Italia e buona parte del bacino del Mediterraneo a risoluzione orizzontale di 10 km, mentre l’area del dominio interno corrisponde a quella visualizzata nelle mappe erogate dal servizio CWF, con una risoluzione di 2 km, sufficiente a consentire di intercettare e prevedere in maniera relativamente accurata i fenomeni di precipitazione legati alla complessa orografia che caratterizza il territorio calabrese. Il modello utilizza 44 layer verticali per simulare la circolazione delle masse d’aria nella troposfera, fino ad una quota di circa 20 km dal suolo. Inoltre, il sistema modella i primi 4 strati di suolo tramite il Land Surface Model (LSM) Noah-MP. Per quanto concerne le altre componenti fisiche, la configurazione adottata è quella proposta da Avolio et al. 2019 (altri riferimenti di letteratura sull’attività del laboratorio CeSMMA nel campo delle previsioni meteo, meteo-idrologiche e dei loro effetti sono Senatore et al., 2014; 2015; 2020a; 2020b; Furnari et al., 2020; 2022; Castagna et al., 2021a; 2021b) .
Le variabili atmosferiche erogate in output dal servizio di previsione riguardano le seguenti variabili:
- Temperatura a 2m: temperatura a 2 metri dal suolo espressa in gradi Celsius [°C], mappe con passo temporale orario.
- Pioggia giornaliera: precipitazione cumulata sulle 24 ore [mm/d], mappe con passo temporale giornaliero.
- Pioggia giornaliera AI: approccio sperimentale per la stima della precipitazione giornaliera [mm/d] attraverso l’integrazione di modellazione numerica e tecniche di Intelligenza Artificiale (maggiori dettagli metodologici qui). Le previsioni sono fornite solo per le terre emerse, il modello non fornisce previsioni sul mare.
- Intensità pioggia oraria: precipitazione oraria [mm/h], mappe con passo temporale orario. Inoltre, è sovrapposta la copertura nuvolosa a bassa quota (<300 m dal suolo), poiché in generale sono le nubi a bassa quota a generare precipitazione. Tale variabile è espressa in termini percentuali.
- Pioggia oraria cumulata: si tratta della precipitazione cumulata oraria simulata dal modello, espressa come un’altezza in millimetri [mm], fin dall’inizio della simulazione. Pertanto tiene conto anche delle 6 ore di spin-up non rappresentate nelle altre variabili. Mappe con passo temporale orario.
- Umidità relativa/Pressione: umidità relativa a due metri dal suolo [%] e pressione sul livello del mare [isobare, hPa]. Mappe con passo temporale orario.
- Vento a 10 m: direzione e velocità del vento a 10 m dal suolo. In particolare, l’orientamento delle frecce indica la direzione, mentre il colore e la lunghezza della freccia indicano la velocità [m/s]. Mappe con passo temporale orario.
- Evapotraspirazione di riferimento (ET0): è calcolata usando l’equazione FAO Penman-Monteith (FAO Irrigation and drainage paper 56,) in mm/giorno.
- Precipitazione nevosa o ghiaccio: è la precipitazione giornaliera caduta al suolo sotto forma di neve o ghiaccio, espressa in mm/giorno.
Inoltre sono fornite delle mappe con indici di pericolo d’incendio, calcolati utilizzando le variabili atmosferiche previste dal modello. Tali mappe sono frutto delle attività di una Convenzione con l’ U.O.A. Politiche della Montagna, Foreste e Forestazione e Difesa del Suolo della Regione Calabria, finalizzata alla sperimentazione di metodologie di innovazione tecnologica nel settore forestale e al sostegno delle attività di informazione, sensibilizzazione ed educazione ambientale:
- Pericolo incendi: calcolato tramite l’indice Fire Weather Index (FWI). Mappe con passo temporale giornaliero.
- Pericolo incendi a scala comunale: i valori dell’indice FWI sono aggregati a scala comunale (valori medi presenti nel territorio). Passo temporale giornaliero.
- Pericolo incendi a scala provinciale: i valori dell’indice FWI sono aggregati a scala provinciale (valori medi presenti nel territorio). Passo temporale giornaliero.
Nella sola versione dinamica, è possibile consultare:
- la distribuzione della precipitazione osservata in tempo reale, acquisito dalla piattaforma radar gestita dal Dipartimento Nazionale di Protezione Civile. La variabile visualizzata è la Surface Rainfall Intensity (SRI) oraria, espressa in mm/h. Il dato è riferito all’ultima ora solare.
- un indice di piena per tutte le aste del reticolo idrografico. Il modello idrologico WRF-Hydro simula gli effetti idrologici delle previsioni meteo. L’indice di piena è calcolato con un passo orario ed è dato dal rapporto fra la portata prevista e il 99esimo percentile della stessa grandezza riferito al periodo 2008-2019. La distribuzione storica delle portate è a sua volta frutto di una simulazione idrologica guidata da forzanti meteorologiche osservate.
Si possono anche visualizzare le previsioni stagionali attraverso il pulsante in alto a destra:
Il sistema produce operativamente previsioni mensili di precipitazione e temperatura per il Sud Italia ad alta risoluzione spaziale (9 km), con un orizzonte previsionale di sei mesi. All’inizio di ogni mese, le simulazioni sono automaticamente aggiornate e rinnovate per i sei mesi successivi. L’utilizzo dell’approccio ensemble, basato su 51 simulazioni differenti, permette non solo di fornire una previsione media, ma anche di stimare l’incertezza associata, offrendo così un ventaglio di possibili scenari con relativa probabilità di accadimento.
Le variabili visualizzabili sono le seguenti:
- Anomalia di precipitazione: Indica, per ciascun punto della griglia di calcolo e per ogni mese, la differenza tra la media delle previsioni ensemble e la media climatologica. È uno strumento utile per valutare eventuali condizioni di deficit o eccesso di precipitazioni rispetto alla norma.
- Anomalia di temperatura dell’aria: Mostra, per ogni punto della griglia di calcolo e per ogni mese, quanto la temperatura prevista si discosta dai valori climatologici medi. Permette di identificare eventuali scostamenti significativi dal comportamento termico atteso.
- Terzili di precipitazione: Offrono una misura dell’incertezza associata alle previsioni. Per ogni punto della griglia di calcolo e per ogni mese, viene indicata su mappa la percentuale di simulazioni che ricadono al di sotto del primo terzile o al di sopra del secondo terzile climatologico. Questo consente di valutare il livello di convergenza tra le 51 simulazioni e quindi l’incertezza delle previsioni.
- Terzili di temperatura dell’aria: Analogamente alla variabile precedente, forniscono un’indicazione dell’incertezza delle previsioni termiche, mostrando quante simulazioni superano o non raggiungono le soglie dei terzili climatologici. È utile per contestualizzare la fiducia da attribuire alle anomalie di temperatura previste.
Infine sono disponibili degli indici per il monitoraggio della siccità, usufruibili attraverso il pulsante in alto a destra:
Sono mostrate le mappe aggiornate all’ultimo mese disponibile (ad es., aprile 2025 significa che sono stati utilizzati dati fino al 30 aprile 2025) degli indici di siccità:
- SPI (Standardized Precipitation Index), un indice di siccità “meteorologica” a scala mensile, aggregando le piogge per 1, 3, 6, 12 e 24 mesi precedenti
- SPEI (Standardized Precipitation Evapotranspiration Index), un indice di siccità “agricola“, aggregando i valori di deficit (pioggia – evapotraspirazione) per 1, 3, 6, 12 e 24 mesi precedenti
- GRI (Groundwater Resource Index), per la stima dell’accumulo della risorsa idrica in falda, reso per la prima volta operativo. Il GRI è un indice creato e sviluppato da ricercatori dell’UNICAL, successivametne utilizzato in numerosissimi contesti a livello mondiale. L’articolo originale è disponibile qui
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Le Previsioni Meteorologiche sono elaborate con la massima perizia possibile, sulla base delle informazioni, dei modelli matematici e delle banche dati, nonché in ragione dello stato dell’arte delle conoscenze e delle tecnologie nel tempo disponibili; tale perizia riduce ma non elimina l’intrinseca aleatorietà di valutazioni prognostiche inerenti fattori meteorologici.
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