Tecniche di assimilazione di dati in situ e da satellite

L’obiettivo principale di questa attività è lo sviluppo e l’utilizzo di tecniche di assimilazione di dati in situ e da satellite per modelli oceanici globali. I modelli numerici sono solo approssimazioni delle equazioni complete della dinamica e della termodinamica e le soluzioni numeriche sono anch’esse solo delle approssimazioni. Un possibile modo per correggere gli errori delle soluzioni numeriche è l’applicazione di una procedura conosciuta come "assimilazione dati", che combina l’approssimazione numerica e le osservazioni usando il metodo dei minimi quadrati, cioè cercando il minimo tra la stima numerica dell’oceano e le osservazioni. Questa procedura tiene in considerazione sia gli errori del modello sia quelli di misura delle osservazioni.In passato i dati oceanografici erano raccolti principalmente dalle navi e tramite boe fisse e galleggianti e quindi molto costose da mantenere. Parecchie missioni satellitari lanciate negli anni più recenti hanno reso disponibili altri dati oceanografici come le osservazioni della superficie del mare, della temperatura e dei venti superficiali. Un’analisi oceanica è il prodotto di schemi di assimilazione che combinano in modo ottimale le osservazioni e una stima dello stato oceanico prodotta da un modello di circolazione generale. Un’applicazione importante nalisi oceaniche è come condizione iniziale per esperimenti di previsioni stagionali poiché è lo stato iniziale dell’oceano che contiene le informazioni necessarie per stimare la parte prevedibile del sistema climatico per previsione da medio a lungo termine. Gli obiettivi principali di questa attività sono:
 
  • miglioramento e sviluppo di schemi di assimilazione e loro applicazione per produrre analisi oceaniche globali su periodi multi decennali,
  • quantificare i benefici di nuovi schemi di assimilazione sulle previsioni stagionali.

Confronto tra due simulazioni numeriche, un’analisi oceanica e le osservazioni fornite dall’esperimento WOCE per una sezione verticale di temperatura nell’Oceano Pacifico. Alcuni dei problemi della simulazione a bassa risoluzione (SIM1) possono essere migliorati aumentando la risoluzione (SIM2) o, ancora meglio, assimilando dati osservati di temperatura (ASSIM1).




Il modello MOM è stato utilizzato in combinazione con un metodo variazionale univariato per l’assimilazione di dati di temperatura e di anomalie della superficie libera oceanica per la produzione di analisi oceaniche globali su diversi periodi di tempo. Questa configurazione è stata utilizzata in una serie di esperimenti nell’ambito dei seguenti Progetti Europei:
  • Assessment of the Global Ocean Circulation with data Assimilation systems for climate studies (AGORA),
  • Global AssimilatioN applied to modelling of European Shelf Seas (GANES),
  • Mechanisms and PREdictability of Decadal Fluctuations In Atlantic-European ClimATE (PREDICATE).

Il modello attualmente utilizzato è OPA. OPA è un modello numerico di circolazione generale alle equazioni primitive e nel gruppo di Oceanografia Globale viene utilizzato nella sua configurazione globale con la superficie libera (ORCA2). In questa configurazione  per l’emisfero boreale il modello usa una griglia ruotata con i poli sul Nord America e sull’Asia in modo da evitare il problema della singolarità al Polo Nord. E’ in fase di implementazione anche la nuova versione di OPA, chiamata NEMO, che include alcune ulteriori parametrizzazioni fisiche e diversi schemi numerici.

Il modello OPA è attualmente usato in combinazione con un nuovo metodo di assimilazione multivariato, cioè in grado di assimilare più tipi di osservazioni e correggere diverse variabili fisiche, e basato su una tecnica di riduzione delle dimensioni del problema (SOFA). Questo sistema è utilizzato nell’ambito del Progetto Europeo ENhanced ocean data Assimilation and Climate predicTion (ENACT) durante il quale si sono testate anche diverse strategie per l’assimilazione di dati di temperatura e di salinità. Attualmente questo sistema è in uso nel gruppo di Oceanografia Globale per produrre analisi oceaniche globali al fine di:
                                                                                                       

  • fornire le condizioni iniziali per gli esperimenti di previsioni stagionali nell’ambito del progetto ENSEMBLES;
  • far parte del primo progetto internazionale di confronto di analisi oceaniche globali nell’ambito del progetto CLIVAR;
  • fornire un set di variabili oceaniche per la validazione e il confronto con simulazioni del modello oceanico e del modello del Sistema Terra nell’ambito di alcuni progetti attualmente in corso come DYNAMITE , ENSEMBLES e Cooperazione ITALIA-USA su Scienza e Tecnologia dei Cambiamenti Climatici.

 

  La figura mostra le serie temporali dal 1964 al 2001 delle anomalie mensili del calore contenuto nei 300 metri più superficiali e mediate sull’oceano globale. La curva blu corrisponde al risultato prodotto dal modello oceanico globale ORCA2 che utilizza le sole informazioni dei venti e dei flussi di calore e di acqua alla superficie (CONTROL). La curva verde (ANALYSIS) è stata ottenuta  dallo stesso modello usato però in combinazione con il metodo di assimilazione globale recentemente implementato. In questo particolare esempio sono stati assimilati sia dati di temperatura che di salinità.
I risultati mostrano che sia il modello che l’analisi oceanica evidenziano un trend di riscaldamento dei primi 300 metri dell’oceano globale durante il periodo in considerazione. E’ tuttavia interessante notare alcune differenze significative tra le due serie temporali. In particolare si noti come il modello non sia in grado di catturare la tendenza positiva all’accumulo di calore che dal 1994 in poi supera di gran lunga ogni altro riscaldamento nei periodi precedenti. Il riscaldamento stimato dal trend lineare compreso tra il 1964 e il 2001 è di 0.12°C per l’analisi e di 0.07°C  per il modello.

 

Per ogni informazione relativa a questa attività si prega di contattare la Dott.ssa Simona Masina.

 

Referenze

  • Bellucci A., Masina S., Di Pietro P., Navarra A. Using temperature-salinity relations in a global ocean implementation of a multivariate data assimilation scheme. Accettato su Monthly Weather Review.  
  • Davey M, Huddleston M., Ingleby B., Haines K., Le Traon P., Weaver A., Vialard J., Anderson A., Troccoli A., Vidard A., Burgers G., Leeuwenburgh O., Bellucci A., Masina S., Bertino L., Korn P., 2006. Multi-model multi-method multi-decadal ocean analyses from the ENACT project. CLIVAR Exchanges, No 38 (Vol. 11 No 3), 22-25.
  • Masina S., Di Pietro P., Navarra A., 2004. Interannual-to-decadal variability of the North Atlantic from an ocean data assimilation system. Climate Dynamics, 23, 531-546. DOI: 10.1007/s00382-004-0453-6.
  • Masina S., Pinardi N., Navarra A., 2001. A global ocean temperature and altimeter data assimilation system for studies of climate variability. Climate Dynamics, 17, 687-700.
 

Progetti di Ricerca

ECOOP

Consolidamento, integrazione e ulteriore sviluppo di sistemi operativi di osservazione e previsione dei mari costieri e regionali europei in un sistema pan-europeo integrato

MYOCEAN

Coordinazione del Centro di Monitoraggio e Previsione del Mediterraneo. Sviluppo, mantenimento, produzione e validazione dei prodotti del sistema MED MFC current.

PRIMI

Sottocontratto del progetto pilota inquinamento marino da idrocarburi

ETCWater

Supporto alla Agenzia Europea dell'Ambiente nella sua missione di rilasciare informazioni appropriate, rilevanti e affidabili agli amministratori e al pubblico per lo sviluppo e l'implementazione di politiche ambientali nell'Unione Europea e negli altri stati membri della EEA

ADRICOSM STAR

Sviluppo di un sistema gestionale integrato, basato su modellazione e dati sperimentali, per l'area costiera ed il bacino del Montenegro.

SEADATANET

Gestion, accesso e condivisione di dati, informazioni, prodotti e conoscenze collezionati tramite navi oceanografiche, sistemi di osservazione automatici e sensori da satellite