HARMONIE–AROME: Un Pilastro della Previsione Meteorologica Mesoscalare Europea

La Configurazione di Riferimento del Modello HARMONIE–AROME nel Sistema di Previsione Numerica ALADIN–HIRLAM

Autori: Lisa Bengtsson¹, Ulf Andrae¹, Trygve Aspelien², Yurii Batrak², Javier Calvo³, Wim de Rooy⁴, Emily Gleeson⁵, Bent Hansen-Sass⁶, Mariken Homleid², Mariano Hortal³, Karl-Ivar Ivarsson¹, Geert Lenderink⁴, Sami Niemelä⁷, Kristian Pagh Nielsen⁶, Jeanette Onvlee⁴, Laura Rontu⁷, Patrick Samuelsson¹, Daniel Santos Muñoz³, Alvaro Subias³, Sander Tijm⁴, Velle Toll⁸, Xiaohua Yang⁶, Morten Ødegaard Køltzow²

¹ Istituto Meteorologico e Idrologico Svedese, Norrköping, Svezia
² Istituto Meteorologico Norvegese, Oslo, Norvegia
³ Agenzia Statale di Meteorologia, Madrid, Spagna
⁴ Istituto Meteorologico Reale dei Paesi Bassi, De Bilt, Paesi Bassi
⁵ Met Éireann, Dublino, Irlanda
⁶ Istituto Meteorologico Danese, Copenaghen, Danimarca
⁷ Istituto Meteorologico Finlandese, Helsinki, Finlandia
⁸ Università di Tartu, Tartu, Estonia

Manoscritto ricevuto il 1° novembre 2016, accettato in forma definitiva il 27 gennaio 2017

Introduzione

Nel panorama delle scienze atmosferiche, la previsione meteorologica numerica (Numerical Weather Prediction, NWP) rappresenta un pilastro fondamentale per la comprensione e l’anticipazione dei fenomeni meteorologici. In particolare, i modelli a scala mesoscalare, capaci di risolvere dinamiche atmosferiche a risoluzioni spaziali fini, hanno rivoluzionato la capacità di prevedere eventi meteorologici locali con un livello di dettaglio senza precedenti. Tra questi, il modello HARMONIE–AROME si distingue come uno strumento operativo di eccellenza, utilizzato per le previsioni a breve termine in numerosi paesi europei, tra cui Danimarca, Estonia, Finlandia, Islanda, Irlanda, Lituania, Paesi Bassi, Norvegia, Spagna e Svezia. Questo modello è il risultato di un’intensa collaborazione internazionale all’interno del sistema ALADIN–HIRLAM, che coinvolge 26 nazioni in Europa e Nord Africa, unite dall’obiettivo comune di migliorare le capacità di previsione meteorologica mesoscalare.

HARMONIE–AROME deriva dal modello AROME, originariamente sviluppato dal consorzio ALADIN sotto la guida di Météo-France. Tuttavia, l’implementazione di AROME in contesti climatici e geografici eterogenei, che spaziano dalle regioni artiche della Scandinavia alle aree mediterranee della Spagna, ha richiesto adattamenti significativi. Questi includono aggiornamenti alle parametrazioni fisiche, alla dinamica del modello e alle configurazioni operative, al fine di garantire prestazioni ottimali in una vasta gamma di condizioni ambientali. Questo articolo ha l’obiettivo di descrivere in dettaglio la configurazione di riferimento del modello HARMONIE–AROME, evidenziando le sue peculiarità rispetto al modello AROME originale, le scelte operative adottate e le basi di dati utilizzate per rappresentare accuratamente le caratteristiche del territorio e dell’atmosfera.

Contesto e Obiettivi

Il sistema ALADIN–HIRLAM rappresenta un esempio virtuoso di cooperazione scientifica internazionale, in cui le risorse e le competenze di molteplici istituzioni meteorologiche vengono integrate per sviluppare strumenti di previsione avanzati. HARMONIE–AROME si inserisce in questo quadro come un modello non idrostatico, progettato per rappresentare esplicitamente i processi convettivi senza ricorrere a parametrazioni approssimative per la convezione profonda. Questa caratteristica, nota come “convection-permitting”, consente al modello di catturare con maggiore precisione fenomeni meteorologici intensi e localizzati, come temporali, fronti precipitativi e venti di forte intensità, che sono spesso critici per la sicurezza e la pianificazione operativa.

L’obiettivo principale di questo studio è fornire una descrizione esaustiva della configurazione standard di HARMONIE–AROME, utilizzata operativamente dai paesi partecipanti. Tale configurazione include non solo gli aspetti tecnici del modello, come la risoluzione spaziale e temporale, ma anche le scelte strategiche relative alle condizioni al contorno, ai livelli verticali, e alle basi di dati utilizzate per descrivere la topografia, la fisiografia e la distribuzione degli aerosol. Inoltre, vengono illustrate le principali differenze rispetto al modello AROME originale, con particolare attenzione agli aggiornamenti delle parametrazioni fisiche che riflettono le esigenze specifiche delle regioni settentrionali e meridionali dell’Europa.

Dinamica e Parametrazioni Fisiche

Rispetto al modello AROME, HARMONIE–AROME presenta numerose innovazioni nella sua dinamica e nelle parametrazioni fisiche, progettate per migliorare la rappresentazione dei processi atmosferici in contesti climatici diversi. La dinamica del modello si basa su un approccio non idrostatico, che consente di risolvere le equazioni di conservazione del momento, della massa e dell’energia con un’accuratezza elevata anche a scale spaziali fini. Questo aspetto è cruciale per catturare le interazioni tra moti verticali e orizzontali in presenza di fenomeni convettivi complessi.

Le parametrazioni fisiche di HARMONIE–AROME sono state oggetto di un’ampia revisione per adattarsi alle peculiarità delle diverse regioni europee. Tra le modifiche più significative si annoverano:

• Microfisica delle nubi: Gli schemi microfisici sono stati ottimizzati per rappresentare accuratamente la formazione e l’evoluzione di nubi e precipitazioni in ambienti che variano dalle fredde regioni nordiche alle calde coste mediterranee. Ciò include una migliore descrizione delle transizioni di fase tra acqua liquida, ghiaccio e vapore.
• Radiazione: Le interazioni tra radiazione solare e terrestre e l’atmosfera sono state affinate per tenere conto delle variazioni stagionali e latitudinali, migliorando la stima del bilancio energetico superficiale.
• Turbolenza: Gli schemi di turbolenza sono stati adattati per rappresentare le condizioni di strato limite atmosferico in ambienti eterogenei, come le pianure costiere, le regioni montuose e le aree urbane.
• Interazioni suolo-atmosfera: Le parametrazioni delle superfici terrestri e marine sono state aggiornate per riflettere le peculiarità fisiografiche delle diverse regioni, migliorando la rappresentazione dei flussi di calore, umidità e momento.

Queste modifiche sono il risultato di un lavoro collaborativo che ha coinvolto simulazioni numeriche, validazioni con osservazioni e analisi comparative, condotte dai membri del consorzio ALADIN–HIRLAM.

Configurazione Operativa

La configurazione di riferimento di HARMONIE–AROME è definita da una serie di scelte operative che ne determinano le prestazioni e l’affidabilità. Tra gli aspetti più rilevanti:

• Risoluzione orizzontale: Il modello opera tipicamente con una griglia di 2,5 km o inferiore, sufficiente per risolvere esplicitamente i processi convettivi senza la necessità di parametizzazioni semplificate.
• Livelli verticali: HARMONIE–AROME utilizza una discretizzazione verticale con un elevato numero di livelli (generalmente 65 o più), concentrati nello strato limite planetario per catturare con precisione le dinamiche vicino alla superficie.
• Passo temporale: Il passo temporale è scelto in modo da garantire la stabilità numerica, solitamente nell’ordine di 60-90 secondi, in funzione della risoluzione spaziale adottata.
• Condizioni al contorno laterali: Il modello si avvale di condizioni al contorno fornite da modelli globali, come il modello ECMWF-IFS, che assicurano una rappresentazione coerente delle dinamiche atmosferiche su larga scala.
• Basi di dati: HARMONIE–AROME utilizza database aggiornati per la topografia (es. GTOPO30), la fisiografia (es. ECOCLIMAP) e la distribuzione degli aerosol, essenziali per una rappresentazione realistica delle interazioni tra atmosfera e superficie.

Questi elementi configurativi sono stati ottimizzati attraverso un processo iterativo di test e validazione, con l’obiettivo di massimizzare l’accuratezza delle previsioni in contesti operativi.

Prospettive Future e Documentazione Complementare

HARMONIE–AROME rappresenta solo una parte del sistema di previsione ALADIN–HIRLAM. Documentazioni separate saranno dedicate agli algoritmi di assimilazione dei dati atmosferici e superficiali, ai tipi di osservazioni utilizzate (es. radar, radiosonde, satelliti) e al sistema di previsione d’ensemble HarmonEPS, che consente di quantificare l’incertezza associata alle previsioni. Questi componenti complementari sono essenziali per sfruttare appieno le potenzialità del modello e per fornire previsioni affidabili agli utenti finali.

In futuro, si prevede che HARMONIE–AROME continuerà a evolversi, integrando nuovi progressi nella modellistica numerica, nelle tecniche di assimilazione dei dati e nelle tecnologie computazionali. L’espansione della collaborazione internazionale e l’accesso a risorse computazionali sempre più avanzate apriranno nuove opportunità per migliorare la risoluzione spaziale e temporale del modello, riducendo ulteriormente l’incertezza nelle previsioni meteorologiche.

Conclusioni

HARMONIE–AROME si configura come un modello di riferimento per la previsione meteorologica mesoscalare in Europa, grazie alla sua capacità di combinare una dinamica non idrostatica avanzata con parametrazioni fisiche ottimizzate per una vasta gamma di condizioni ambientali. La sua configurazione operativa, descritta in dettaglio in questo articolo, riflette un equilibrio tra accuratezza scientifica e praticità computazionale, rendendolo uno strumento indispensabile per i servizi meteorologici nazionali. La collaborazione internazionale alla base del sistema ALADIN–HIRLAM garantisce che HARMONIE–AROME continui a evolversi, mantenendo il passo con le crescenti esigenze di precisione e tempestività nella previsione meteorologica moderna.

HARMONIE–AROME: Un Modello di Eccellenza per la Previsione Meteorologica Mesoscalare Europea

1. Contesto Storico e Collaborazione Internazionale nella Previsione Meteorologica Numerica

Premessa

La previsione meteorologica numerica (Numerical Weather Prediction, NWP) rappresenta un pilastro fondamentale delle scienze atmosferiche, consentendo di anticipare con crescente precisione l’evoluzione delle condizioni meteorologiche su scale temporali e spaziali diverse. In Europa, la collaborazione tra i Servizi Meteorologici Nazionali (NMS) ha svolto un ruolo cruciale nello sviluppo di sistemi avanzati di previsione a breve termine, progettati per rispondere alle esigenze operative e scientifiche di una vasta gamma di contesti climatici e geografici. Questo articolo introduce il modello HARMONIE–AROME, una configurazione di riferimento derivata dal modello AROME e ottimizzata per le previsioni mesoscalari all’interno del sistema congiunto ALADIN–HIRLAM, descrivendone il contesto storico, gli obiettivi scientifici e le innovazioni tecniche.

Collaborazione Europea: HIRLAM e ALADIN

La cooperazione tra gli istituti meteorologici europei ha radici profonde, con due programmi internazionali che hanno segnato la storia della previsione numerica: il programma High Resolution Limited Area Model (HIRLAM) e il consorzio Aire Limitée Adaptation Dynamique Développement International (ALADIN). Il programma HIRLAM, avviato nel 1985, riunisce oggi i Servizi Meteorologici Nazionali di 10 paesi: Danimarca, Estonia, Finlandia, Islanda, Irlanda, Lituania, Paesi Bassi, Norvegia, Spagna e Svezia, con la Francia come membro associato. Parallelamente, il consorzio ALADIN, fondato nel 1991, comprende 16 nazioni: Algeria, Austria, Belgio, Bulgaria, Croazia, Repubblica Ceca, Francia, Ungheria, Marocco, Polonia, Portogallo, Romania, Slovacchia, Slovenia, Tunisia e Turchia.

Entrambi i programmi si sono distinti per il loro impegno nello sviluppo di modelli numerici ad alta risoluzione, capaci di fornire previsioni dettagliate per regioni specifiche. Il sistema ALADIN, in particolare, si basa sui framework Action de Recherche Petite Échelle Grande Échelle (ARPEGE) e Integrated Forecasting System (IFS), sviluppati congiuntamente dal Centro Europeo per le Previsioni Meteorologiche a Medio Termine (ECMWF) e da Météo-France. Questi framework forniscono un’infrastruttura robusta per la modellistica numerica, supportando configurazioni canoniche come Applications of Research to Operations at Mesoscale (AROME) e Aire Limitée Adaptation/Application de la Recherche à l’Opérationnel (ALARO). Per una descrizione tecnica dettagliata dell’architettura del codice ALADIN, si rimanda a Termonia et al. (2017, manoscritto non pubblicato).

L’Accordo ALADIN–HIRLAM

Un momento cruciale nella storia della collaborazione europea è stato la firma, il 5 dicembre 2005, di un accordo tra i consorzi ALADIN e HIRLAM (Malcorps e Ågren, 2005). Questo accordo ha sancito l’impegno congiunto di fornire ai membri dei due consorzi un modello NWP all’avanguardia, adatto alle previsioni a breve e molto breve termine, incluso il nowcasting, e utilizzabile sia per attività di ricerca che per applicazioni operative. L’obiettivo era quello di sviluppare un sistema unificato che combinasse le competenze tecniche e scientifiche di entrambe le reti, garantendo la massima flessibilità e adattabilità alle diverse condizioni climatiche europee.

Nel 2014, i consorzi hanno compiuto un ulteriore passo avanti, concordando la creazione di un unico consorzio entro il 2020, un processo tuttora in corso al momento della redazione di questo documento. A partire dal 2005, l’attenzione del programma HIRLAM si è focalizzata sullo sviluppo di modelli a scala “convection-permitting”, capaci di risolvere esplicitamente i processi convettivi senza ricorrere a parametrazioni approssimative. In questo contesto, il modello AROME, descritto originariamente da Seity et al. (2011), è stato adattato per diventare il cuore del sistema condiviso ALADIN–HIRLAM, rendendolo accessibile a tutti i 26 paesi membri.

HARMONIE: Ottimizzazione di AROME per l’Europa

L’implementazione operativa di AROME nei paesi HIRLAM ha richiesto lo sviluppo di un sistema di scripting dedicato, noto come HIRLAM–ALADIN Research on Mesoscale Operational NWP in Euromed (HARMONIE). Questo sistema gestisce un’ampia gamma di processi, tra cui l’assimilazione dei dati, la gestione delle osservazioni, la generazione delle condizioni climatiche, l’accoppiamento dei confini laterali e il post-processing, tutti elementi essenziali per l’esecuzione operativa del modello. Tuttavia, l’adattamento di AROME alle diverse condizioni climatiche e geografiche dell’Europa, che spaziano dalle regioni artiche del Nord Europa alle coste mediterranee del Sud, ha reso necessaria un’ampia revisione delle sue componenti.

In particolare, sono stati apportati significativi miglioramenti alle parametrazioni fisiche di AROME, con l’obiettivo di ridurre le distorsioni sistematiche e di migliorare la rappresentazione dei processi atmosferici critici, come la formazione delle nubi in fase mista e le interazioni tra atmosfera e superfici terrestri, specialmente nelle condizioni di alta latitudine. Queste modifiche hanno dato vita a una configurazione distinta, denominata HARMONIE–AROME, per distinguerla dalla configurazione originaria AROME-France utilizzata da Météo-France (Seity et al., 2011; Brousseau et al., 2016). La necessità di chiarire e documentare le specificità di questa configurazione ha motivato la redazione del presente articolo.

Obiettivi del Documento

L’obiettivo principale di questo studio è fornire una descrizione completa e rigorosa della configurazione di riferimento di HARMONIE–AROME, come definita dai consorzi HIRLAM. Il documento si concentra sulla versione ciclo 40h1.1 del modello, illustrando le innovazioni nella dinamica e nelle parametrazioni fisiche rispetto alla configurazione AROME-France. Vengono descritte in dettaglio le scelte tecniche adottate, come la risoluzione spaziale, i livelli verticali, il passo temporale e le basi di dati utilizzate per rappresentare la topografia, la fisiografia e gli aerosol.

Questo articolo si limita alla descrizione del modello di previsione, mentre aspetti complementari, come gli algoritmi di assimilazione dei dati atmosferici e superficiali, i tipi di osservazioni utilizzati (es. radar, radiosonde, dati satellitari) e il sistema di previsione d’ensemble HarmonEPS, saranno trattati in documentazioni separate. L’insieme di questi elementi contribuisce a rendere HARMONIE–AROME uno strumento versatile e affidabile, capace di soddisfare le esigenze operative dei Servizi Meteorologici Nazionali europei.

Prospettive Future

Il sistema HARMONIE–AROME rappresenta un punto di partenza per ulteriori sviluppi nella previsione meteorologica mesoscalare. La continua evoluzione delle tecnologie computazionali, l’integrazione di nuove fonti di dati osservativi e il rafforzamento della collaborazione internazionale offrono opportunità senza precedenti per migliorare l’accuratezza e la tempestività delle previsioni. La fusione dei consorzi ALADIN e HIRLAM in un’unica entità promette di consolidare ulteriormente queste sinergie, creando un ecosistema di ricerca e innovazione che continuerà a spingere i confini della modellistica atmosferica.

Conclusioni

La collaborazione tra i consorzi ALADIN e HIRLAM ha dato vita a HARMONIE–AROME, un modello che combina l’eccellenza scientifica con la praticità operativa, adattandosi alle diverse realtà climatiche dell’Europa. La sua configurazione di riferimento, descritta in questo articolo, riflette un equilibrio tra rigore tecnico e flessibilità, rendendolo uno strumento indispensabile per i Servizi Meteorologici Nazionali. Attraverso un impegno condiviso e una visione comune, HARMONIE–AROME si pone come un pilastro della previsione meteorologica moderna, pronto a rispondere alle sfide del futuro.

HARMONIE–AROME: Un Pilastro Scientifico per la Previsione Meteorologica Mesoscalare Europea

Contesto Storico e Collaborazione Internazionale

La previsione meteorologica numerica (Numerical Weather Prediction, NWP) rappresenta una delle conquiste più significative delle scienze atmosferiche, consentendo di anticipare con crescente precisione l’evoluzione delle condizioni meteorologiche su scale temporali e spaziali diverse. In Europa, la collaborazione tra i Servizi Meteorologici Nazionali (NMS) ha svolto un ruolo cruciale nello sviluppo di sistemi avanzati di previsione a breve termine, progettati per rispondere alle esigenze operative e scientifiche di una vasta gamma di contesti climatici e geografici. Questo impegno si è concretizzato attraverso due programmi internazionali di rilievo: il programma High Resolution Limited Area Model (HIRLAM), avviato nel 1985, e il consorzio Aire Limitée Adaptation Dynamique Développement International (ALADIN), fondato nel 1991.

Il programma HIRLAM riunisce oggi i Servizi Meteorologici Nazionali di 10 paesi: Danimarca, Estonia, Finlandia, Islanda, Irlanda, Lituania, Paesi Bassi, Norvegia, Spagna e Svezia, con la Francia come membro associato. Parallelamente, il consorzio ALADIN comprende 16 nazioni: Algeria, Austria, Belgio, Bulgaria, Croazia, Repubblica Ceca, Francia, Ungheria, Marocco, Polonia, Portogallo, Romania, Slovacchia, Slovenia, Tunisia e Turchia. Questi programmi hanno favorito lo sviluppo di modelli numerici ad alta risoluzione, capaci di fornire previsioni dettagliate per regioni specifiche, integrando le competenze tecniche e scientifiche di molteplici istituzioni.

Un momento cruciale nella storia della collaborazione europea è stato la firma, il 5 dicembre 2005, di un accordo tra i consorzi ALADIN e HIRLAM (Malcorps e Ågren, 2005). Questo accordo ha sancito l’impegno congiunto di sviluppare un modello NWP all’avanguardia per le previsioni a breve e molto breve termine, incluso il nowcasting, utilizzabile sia per attività di ricerca che per applicazioni operative. Nel 2014, i consorzi hanno deciso di unificare le loro strutture entro il 2020, un processo tuttora in corso, con l’obiettivo di consolidare le sinergie scientifiche e operative.

Dal 2005, l’attenzione del programma HIRLAM si è concentrata sullo sviluppo di modelli a scala “convection-permitting”, capaci di risolvere esplicitamente i processi convettivi senza ricorrere a parametrazioni approssimative. In questo contesto, il modello AROME, descritto originariamente da Seity et al. (2011), è stato adattato per diventare il cuore del sistema condiviso ALADIN–HIRLAM, rendendolo accessibile a tutti i 26 paesi membri. L’implementazione operativa di AROME nei paesi HIRLAM ha richiesto lo sviluppo di un sistema di scripting dedicato, noto come HIRLAM–ALADIN Research on Mesoscale Operational NWP in Euromed (HARMONIE), che gestisce l’assimilazione dei dati, la gestione delle osservazioni, la generazione delle condizioni climatiche, l’accoppiamento dei confini laterali e il post-processing.

L’adattamento di AROME alle diverse condizioni climatiche e geografiche dell’Europa, che spaziano dalle regioni artiche del Nord Europa alle coste mediterranee del Sud, ha reso necessaria un’ampia revisione delle sue componenti. In particolare, sono stati apportati significativi miglioramenti alle parametizzazioni fisiche, con l’obiettivo di ridurre le distorsioni sistematiche e migliorare la rappresentazione dei processi atmosferici critici, come la formazione delle nubi in fase mista e le interazioni tra atmosfera e superfici terrestri, specialmente nelle condizioni di alta latitudine. Queste modifiche hanno dato vita a una configurazione distinta, denominata HARMONIE–AROME, per distinguerla dalla configurazione originaria AROME-France utilizzata da Météo-France.

Obiettivi Scientifici di HARMONIE–AROME

L’obiettivo principale di HARMONIE–AROME è fornire una configurazione di riferimento per le previsioni meteorologiche mesoscalari a breve termine, utilizzata operativamente in paesi come Danimarca, Estonia, Finlandia, Islanda, Irlanda, Lituania, Paesi Bassi, Norvegia, Spagna e Svezia. Il modello si basa sul nucleo dinamico e sulle parametizzazioni fisiche di AROME, ma incorpora aggiornamenti significativi per adattarsi alle diverse condizioni ambientali europee. Questi includono una migliore rappresentazione delle nubi, delle superfici terrestri e dei processi atmosferici complessi, garantendo previsioni più accurate in contesti climatici eterogenei.

Il modello opera tipicamente con una risoluzione orizzontale di 2,5 km o inferiore, sufficiente per risolvere esplicitamente i processi convettivi, e utilizza una discretizzazione verticale con un elevato numero di livelli, concentrati nello strato limite planetario per catturare le dinamiche vicino alla superficie. Le condizioni al contorno laterali sono fornite da modelli globali come ECMWF-IFS, mentre database aggiornati per topografia (es. GTOPO30), fisiografia (es. ECOCLIMAP) e aerosol garantiscono una rappresentazione realistica delle interazioni tra atmosfera e superficie.

Dinamica del Modello

Il cuore di HARMONIE–AROME è il suo nucleo dinamico non idrostatico (NH), ereditato da AROME-France e sviluppato nell’ambito del consorzio ALADIN (Bubnova et al., 1995; Bénard et al., 2010). Questo nucleo si basa sulle equazioni di Euler completamente comprimibili, che descrivono il movimento dei fluidi atmosferici senza approssimazioni idrostatiche (Simmons e Burridge, 1981; Laprise, 1992). L’approccio non idrostatico è essenziale per catturare le dinamiche verticali associate a fenomeni meteorologici intensi, come i moti convettivi, le turbolenze e le interazioni tra flussi orizzontali e verticali.

Le equazioni sono discretizzate nel tempo e nello spazio mediante uno schema semi-Lagrangiano (SL) per l’avvezione, implementato su una griglia di tipo A, e uno schema semi-implicito (SI) a due livelli temporali. La rappresentazione spettrale delle variabili prognostiche, basata su una decomposizione doppia di Fourier, deriva dal modello globale IFS dell’ECMWF (ECMWF, 2015a) e garantisce un’elevata precisione nella risoluzione delle equazioni differenziali. La diffusione orizzontale combina una componente spettrale lineare con una diffusione non lineare dipendente dal flusso, denominata diffusione orizzontale semi-Lagrangiana (SLHD) (Vána et al., 2008; Bengtsson et al., 2012), che modula la diffusione in base alle caratteristiche locali del flusso atmosferico.

Un’innovazione specifica di HARMONIE–AROME è l’adozione dello schema di estrapolazione stabile a due livelli temporali (SETTLS) (Hortal, 2002), che elimina l’estrapolazione temporale delle velocità utilizzate per calcolare le traiettorie e i termini non lineari, migliorando la stabilità temporale del modello. Inoltre, un nuovo metodo per il trattamento delle condizioni al contorno superiore, basato sullo schema di rilassamento Davies–Kallberg (Davies, 1976), consente di utilizzare SETTLS anche a risoluzioni inferiori a 1 km, eliminando la necessità di schemi predittore-correttore più complessi.

Parametizzazioni Fisiche e Configurazioni Operative

Rispetto ad AROME-France, HARMONIE–AROME introduce numerosi aggiornamenti nelle parametizzazioni fisiche per migliorare la rappresentazione dei processi atmosferici in contesti climatici diversi. Gli schemi microfisici sono stati ottimizzati per descrivere accuratamente la formazione e l’evoluzione di nubi e precipitazioni, includendo una migliore rappresentazione delle transizioni di fase tra acqua liquida, ghiaccio e vapore. Le interazioni radiative sono state affinate per tenere conto delle variazioni stagionali e latitudinali, mentre gli schemi di turbolenza e le interazioni suolo-atmosfera sono stati adattati per ambienti eterogenei, come pianure costiere, regioni montuose e aree urbane.

Le configurazioni operative di HARMONIE–AROME riflettono un equilibrio tra accuratezza scientifica e praticità computazionale. Il modello utilizza un passo temporale di 60-90 secondi, scelto per garantire la stabilità numerica, e si avvale di condizioni al contorno laterali fornite da modelli globali per una rappresentazione coerente delle dinamiche su larga scala. Le basi di dati per topografia, fisiografia e aerosol sono aggiornate regolarmente per riflettere le peculiarità delle diverse regioni europee, garantendo una modellazione realistica delle interazioni atmosfera-superficie.

Prospettive Future

HARMONIE–AROME rappresenta solo una parte del sistema ALADIN–HIRLAM, con documentazione separata prevista per gli algoritmi di assimilazione dei dati, i tipi di osservazioni e il sistema di previsione d’ensemble HarmonEPS. Futuri sviluppi potrebbero includere l’integrazione di algoritmi avanzati per la turbolenza, l’ottimizzazione delle prestazioni su architetture parallele e l’espansione delle capacità del modello per risoluzioni sub-chilometriche, in linea con i progressi tecnologici.

La collaborazione internazionale alla base di HARMONIE–AROME garantisce che il modello continui a evolversi, integrando nuovi progressi nella modellistica numerica e nelle tecniche di assimilazione dei dati. L’espansione delle risorse computazionali e l’accesso a nuove fonti di dati osservativi apriranno opportunità per migliorare la precisione delle previsioni, riducendo l’incertezza associata a fenomeni meteorologici complessi.

Conclusioni

HARMONIE–AROME si configura come un modello di eccellenza per la previsione meteorologica mesoscalare, combinando un nucleo dinamico non idrostatico avanzato con parametizzazioni fisiche ottimizzate per una vasta gamma di condizioni ambientali. La sua configurazione operativa riflette un equilibrio tra rigore scientifico e praticità, rendendolo uno strumento indispensabile per i Servizi Meteorologici Nazionali europei. Attraverso l’impegno condiviso del consorzio ALADIN–HIRLAM, HARMONIE–AROME si pone come un pilastro della previsione meteorologica moderna, pronto a rispondere alle sfide del futuro.

Ottimizzazione Numerica e Configurazione Dinamica del Modello HARMONIE–AROME: Griglie Spettrali e Trattamento dell’Orografia

Introduzione

La dinamica di un modello meteorologico numerico come HARMONIE–AROME dipende fortemente dalle scelte computazionali adottate per bilanciare accuratezza scientifica e efficienza operativa. Tra queste, la selezione della griglia spettrale e il trattamento dell’orografia giocano un ruolo cruciale nel determinare le prestazioni del modello, specialmente in contesti mesoscalari dove la risoluzione fine è essenziale per catturare fenomeni atmosferici complessi. Questo articolo esplora le opzioni di griglia spettrale disponibili nel software IFS/ARPEGE, utilizzato da HARMONIE–AROME, analizzando i compromessi tra costi computazionali e qualità delle previsioni, nonché le tecniche adottate per gestire l’orografia e garantire la stabilità numerica.

Griglie Spettrali Alternative

Il software IFS/ARPEGE, che costituisce la base computazionale di HARMONIE–AROME, offre la possibilità di utilizzare griglie spettrali alternative rispetto alla configurazione standard lineare, come le griglie quadratiche e cubiche. Queste griglie richiedono un ulteriore troncamento spettrale per ridurre la complessità numerica, modificando il modo in cui le variabili atmosferiche vengono rappresentate nel dominio spettrale. Le simulazioni di prova condotte con HARMONIE–AROME utilizzando una griglia cubica hanno dimostrato una riduzione significativa del tempo computazionale, superiore al 20%, rispetto alla griglia lineare. Questo risparmio è attribuibile alla diminuzione del numero di operazioni necessarie per risolvere le equazioni del modello, rendendo la griglia cubica una scelta attraente per applicazioni che richiedono un’elevata efficienza computazionale.

Tuttavia, l’adozione di griglie alternative comporta compromessi in termini di accuratezza. Le simulazioni con griglia cubica mostrano un effetto di livellamento e una degradazione della velocità del vento in aree caratterizzate da orografia ripida, come le regioni montuose. Questo fenomeno è dovuto alla perdita di dettaglio nella rappresentazione delle scale spaziali più fini, che sono meglio preservate nella griglia lineare. Nonostante tali limitazioni, le griglie quadratiche e cubiche offrono due vantaggi strategici:

1. Esecuzione di ensemble mesoscalari: Le griglie alternative consentono di eseguire simulazioni d’ensemble a un costo computazionale ragionevole, rendendo possibile la quantificazione dell’incertezza previsionale in contesti operativi. Sebbene le prestazioni siano leggermente inferiori rispetto alla griglia lineare, il risparmio computazionale può giustificare questa scelta per applicazioni che richiedono un gran numero di membri d’ensemble.
2. Aggiornamenti a risoluzioni più elevate: L’adozione di griglie quadratiche o cubiche può facilitare il passaggio a risoluzioni di griglia più fini, riducendo i costi computazionali associati all’aumento della densità di punti di calcolo. Questo aspetto è particolarmente rilevante per l’evoluzione futura del modello, in cui risoluzioni sub-chilometriche potrebbero diventare standard.

Filtraggio e Stabilità Numerica

Nella configurazione con griglia lineare, HARMONIE–AROME implementa un filtro specifico per attenuare il rumore numerico associato alla componente di vorticità del termine di gradiente di pressione. Questo approccio, ispirato alle tecniche utilizzate nel modello globale dell’ECMWF (N. Weidi, comunicazione personale, 2016), è stato ulteriormente affinato in HARMONIE–AROME con l’introduzione del filtraggio della deviazione di pressione. Il filtro agisce selettivamente sulle scale più piccole, riducendo le oscillazioni spurie che possono emergere in presenza di gradienti intensi, come quelli associati a fronti meteorologici o a variazioni orografiche significative.

Nelle configurazioni con griglie quadratiche e cubiche, il filtraggio non è necessario, poiché il troncamento spettrale elimina automaticamente le onde a lunghezza d’onda più corta che sarebbero altrimenti soggette a rumore numerico. Questa differenza evidenzia un tradeoff intrinseco: mentre le griglie alternative semplificano la gestione della stabilità numerica, la griglia lineare richiede interventi più sofisticati per mantenere la qualità delle previsioni, ma offre una rappresentazione più dettagliata delle dinamiche atmosferiche.

Formulazione delle Equazioni e Sistema di Coordinate

Le equazioni di Euler, che costituiscono il fondamento dinamico di HARMONIE–AROME (e del suo predecessore AROME-France), sono formulate in un sistema di coordinate sigma basato sulla pressione e adattato al terreno (Simmons e Burridge, 1981; Laprise, 1992; Bubnova et al., 1995). Questo sistema consente di rappresentare accuratamente le variazioni verticali dell’atmosfera in presenza di superfici terrestri complesse, come montagne o coste. La scelta di un sistema di coordinate terreno-seguente è particolarmente vantaggiosa per i modelli mesoscalari, poiché permette di allineare i livelli del modello con l’orografia reale, migliorando la rappresentazione dei flussi atmosferici vicino alla superficie.

Nella dinamica del modello, l’orografia media può essere soggetta a troncamento e livellamento, a seconda della trasformazione tra le rappresentazioni spettrali e di griglia. Nella configurazione con griglia lineare di HARMONIE–AROME, l’elevazione della superficie è trattata con un operatore di diffusione di ordine 16, che riduce di un fattore 5 lo spettro della lunghezza d’onda più corta. Questo processo di livellamento assicura che le parametizzazioni fisiche atmosferiche e superficiali si riferiscano a un’elevazione della superficie su scala di griglia semplificata, rappresentando scale leggermente superiori alla risoluzione orizzontale nominale del modello. Tale semplificazione è necessaria per evitare instabilità numeriche associate a gradienti orografici troppo ripidi, ma comporta una perdita di dettaglio nelle aree montuose, che viene bilanciata dall’accuratezza complessiva del modello.

Configurazione Operativa

La configurazione operativa di HARMONIE–AROME riflette un compromesso tra esigenze scientifiche e vincoli computazionali. Il modello opera con una risoluzione orizzontale di 2,5 km, sufficiente per risolvere esplicitamente i processi convettivi senza ricorrere a parametizzazioni approssimative. Il passo temporale è fissato a 75 secondi, un valore scelto per garantire la stabilità numerica senza compromettere l’efficienza computazionale. Verticalmente, il modello si estende fino a un livello superiore di circa 10 hPa, corrispondente alla bassa stratosfera, mentre il livello più basso è posizionato a 12 metri sopra la superficie, consentendo una rappresentazione dettagliata dello strato limite planetario.

Implicazioni e Prospettive Future

Le scelte relative alle griglie spettrali e al trattamento dell’orografia in HARMONIE–AROME riflettono un equilibrio tra accuratezza previsionale e sostenibilità computazionale. L’adozione di griglie alternative, come quella cubica, apre la strada a nuove applicazioni, come l’esecuzione di ensemble mesoscalari su larga scala o l’upgrade a risoluzioni più fini, ma richiede un’analisi attenta dei compromessi in termini di qualità delle previsioni. Parallelamente, il filtraggio avanzato e il sistema di coordinate terreno-seguente dimostrano l’impegno del consorzio ALADIN–HIRLAM nel migliorare la robustezza del modello, anche in presenza di condizioni orografiche complesse.

Guardando al futuro, l’evoluzione di HARMONIE–AROME potrebbe includere l’integrazione di tecniche di filtraggio ancora più sofisticate, l’ottimizzazione delle griglie spettrali per architetture computazionali moderne e l’espansione delle capacità del modello verso risoluzioni inferiori al chilometro. Questi sviluppi saranno supportati dai progressi nelle tecnologie di calcolo e dalla collaborazione internazionale, che continueranno a guidare l’innovazione nella modellistica meteorologica.

Conclusioni

La configurazione dinamica di HARMONIE–AROME, con le sue opzioni di griglia spettrale e il trattamento avanzato dell’orografia, rappresenta un esempio di eccellenza nella modellistica mesoscalare. Le soluzioni adottate, come il filtraggio della vorticità, il sistema di coordinate sigma e il livellamento dell’orografia, garantiscono un equilibrio tra precisione e stabilità, rendendo il modello uno strumento versatile per le previsioni operative. Le prospettive offerte dalle griglie alternative sottolineano il potenziale di HARMONIE–AROME per affrontare le sfide future, consolidando il suo ruolo come pilastro della previsione meteorologica europea.

Fondamenti di Fisica Atmosferica in HARMONIE–AROME: Parametizzazioni Radiative Avanzate

Introduzione

La modellistica meteorologica mesoscalare, come quella implementata in HARMONIE–AROME, richiede una rappresentazione accurata dei processi fisici che governano il bilancio energetico dell’atmosfera, tra cui il trasferimento radiativo rappresenta un elemento cardine. Le parametizzazioni radiative determinano il modo in cui la radiazione solare (onde corte, SW) e terrestre (onde lunghe, LW) interagiscono con l’atmosfera, le nubi, gli aerosol e la superficie terrestre, influenzando direttamente la dinamica atmosferica e le previsioni meteorologiche. Questo articolo analizza in dettaglio gli schemi radiativi adottati in HARMONIE–AROME, con particolare attenzione alle innovazioni introdotte rispetto alla configurazione di AROME-France, evidenziando le scelte tecniche, le basi teoriche e le implicazioni per le prestazioni del modello.

Schemi Radiativi di Default

HARMONIE–AROME eredita da AROME-France uno schema radiativo consolidato per la radiazione a onde corte (SW), basato sul modello Morcrette dell’ECMWF (ciclo IFS 25R1). Questo schema suddivide lo spettro della radiazione solare in sei intervalli spettrali: 0.185–0.25 µm, 0.25–0.44 µm, 0.44–0.69 µm, 0.69–1.1 µm, 1.1–2.38 µm e 2.38–4.00 µm. Per la radiazione a onde lunghe (LW), il modello utilizza il Rapid Radiative Transfer Model (RRTM) di Mlawer et al. (1997), che copre 16 bande spettrali comprese tra 3.33 µm e 1000 µm. Entrambi gli schemi sono descritti in dettaglio nella documentazione dell’Integrated Forecasting System (IFS) dell’ECMWF (2015b) e del modello di ricerca mesoscalare Meso-NH (Mascart e Bougeault, 2011), rappresentando uno standard di riferimento per la modellistica atmosferica.

Il calcolo completo del trasferimento radiativo, che include interazioni complesse tra radiazione, nubi, aerosol e gas atmosferici, è computazionalmente oneroso. Per questo motivo, in HARMONIE–AROME, tali calcoli vengono eseguiti con una frequenza ridotta, ogni 15 minuti, al fine di bilanciare accuratezza e sostenibilità computazionale. Tuttavia, per scopi sperimentali, il modello ha integrato schemi radiativi alternativi a banda singola, più economici, derivati dalla fisica ALARO (ACRANEB2; Mašek et al., 2016; Geleyn et al., 2017) e HIRLAM (HLRADIA; Savijärvi, 1990; Wyser et al., 1999). Questi schemi, eseguibili a ogni passo temporale del modello, offrono una soluzione flessibile per applicazioni che richiedono aggiornamenti radiativi più frequenti, pur mantenendo un impatto computazionale ridotto.

Radiazione a Onde Corte: Approccio Teorico

La descrizione seguente si concentra principalmente sullo schema SW, poiché lo schema LW RRTM è applicato con modifiche minime rispetto alla configurazione standard. Il trasferimento radiativo SW in condizioni di cielo sereno è modellato utilizzando le equazioni a due flussi di Fouquart e Bonnel (1980), un approccio che rappresenta il flusso radiativo come somma di componenti ascendente e discendente. Questo metodo consente di calcolare con precisione la riflettanza, l’assorbimento e la trasmittanza degli strati atmosferici privi di nubi, seguendo un formalismo simile a quello proposto da Coakley e Chylek (1975). Tale approccio si basa su una semplificazione delle equazioni di trasferimento radiativo, garantendo un buon compromesso tra accuratezza e efficienza computazionale.

In presenza di nubi, il calcolo del trasferimento radiativo SW si avvale dell’approssimazione delta-Eddington, introdotta da Joseph et al. (1976). Questa tecnica tiene conto della diffusione anisotropica della radiazione da parte delle particelle nuvolose, migliorando la rappresentazione delle interazioni radiative in ambienti nuvolosi complessi. I calcoli si basano sulle proprietà ottiche intrinseche (IOPs) delle componenti atmosferiche, che includono:

• Spessore ottico: misura dell’attenuazione della radiazione dovuta all’assorbimento e alla diffusione.
• Albedo di diffusione singola (SSA): rapporto tra l’energia diffusa e quella totale interagente con una particella.
• Fattore di asimmetria (g): descrive la direzione preferenziale della diffusione della radiazione.

Queste proprietà sono definite per le particelle di nube (contenuto specifico prognostico di liquido e ghiaccio nuvoloso), gli aerosol (basati su climatologie mensili) e i gas atmosferici, che includono vapor d’acqua prognostico (H2O), una miscela a composizione fissa di anidride carbonica (CO2), ossido di diazoto (N2O), metano (CH4) e ossigeno (O2), oltre a climatologie mensili di ozono (O3). La combinazione di dati prognostici e climatologici consente al modello di adattarsi dinamicamente alle variazioni atmosferiche, mantenendo al contempo una rappresentazione realistica delle componenti meno variabili.

Innovazioni nelle Proprietà Ottiche delle Nubi

Un aspetto distintivo di HARMONIE–AROME rispetto ad AROME-France è l’introduzione di un nuovo schema per le proprietà ottiche del liquido nuvoloso, sviluppato da Nielsen et al. (2014) e Gleeson et al. (2015). Questo schema si basa su calcoli dettagliati della teoria di Mie, che descrive l’interazione della radiazione elettromagnetica con particelle sferiche, come le gocce d’acqua presenti nelle nubi. Rispetto alla configurazione di default del ciclo 40t1 di AROME-France (Seity et al., 2011), il nuovo schema offre una rappresentazione più accurata delle proprietà ottiche, come lo spessore ottico, l’albedo di diffusione singola e il fattore di asimmetria, migliorando la stima del trasferimento radiativo attraverso le nubi liquide.

Per valutare le prestazioni del nuovo schema, sono stati condotti confronti con il Discrete Ordinate Radiative Transfer model (DISORT), un modello di trasferimento radiativo unidimensionale altamente accurato (Stamnes et al., 1988, 2000). I risultati hanno dimostrato che lo schema di Nielsen et al. supera il precedente in termini di precisione, riducendo le discrepanze nei calcoli di riflettanza e trasmittanza delle nubi liquide. Queste innovazioni sono state integrate nel ciclo di riferimento 40h1.1 di HARMONIE–AROME, come indicato nella Tabella 1, che riporta le scelte raccomandate per la parametizzazione della dimensione e della forma delle particelle di nube, nonché per la derivazione delle loro proprietà ottiche.

Configurazione Operativa e Scelte Tecniche

Le scelte radiative di HARMONIE–AROME riflettono un equilibrio tra rigore scientifico e vincoli operativi. La frequenza di aggiornamento dei calcoli radiativi, fissata a ogni 15 minuti, è dettata dalla necessità di limitare il carico computazionale, pur garantendo una rappresentazione adeguata delle variazioni radiative giornaliere. La possibilità di utilizzare schemi a banda singola, come ACRANEB2 e HLRADIA, apre la strada a configurazioni alternative che potrebbero essere adottate in contesti operativi con requisiti di calcolo più stringenti o per esperimenti di sensibilità.

Le opzioni disponibili all’interno dello schema radiativo IFS consentono una certa flessibilità nella parametizzazione delle proprietà ottiche delle nubi, permettendo di adattare il modello a diverse condizioni atmosferiche. Le scelte raccomandate per il ciclo 40h1.1, che differiscono dalla configurazione di AROME-France, sono state validate attraverso simulazioni e confronti con osservazioni, dimostrando un miglioramento significativo nella rappresentazione dei processi radiativi, soprattutto in presenza di nubi liquide.

Implicazioni e Prospettive Future

Le parametizzazioni radiative di HARMONIE–AROME rappresentano un elemento chiave per la qualità delle previsioni meteorologiche, influenzando il bilancio energetico dell’atmosfera e della superficie terrestre. L’introduzione di uno schema avanzato per le proprietà ottiche del liquido nuvoloso dimostra l’impegno del consorzio ALADIN–HIRLAM nel superare le limitazioni dei modelli precedenti, migliorando l’accuratezza della modellistica mesoscalare. Tuttavia, la frequenza ridotta dei calcoli radiativi rimane una limitazione, che potrebbe essere affrontata in futuro con l’adozione di schemi più efficienti o con l’aumento delle risorse computazionali.

Prospettive future includono l’integrazione di dati osservativi in tempo reale per gli aerosol e i gas atmosferici, l’ottimizzazione degli schemi a banda singola per un uso operativo più ampio e lo sviluppo di algoritmi radiativi capaci di sfruttare architetture computazionali parallele. Questi progressi, supportati dalla collaborazione internazionale, rafforzeranno il ruolo di HARMONIE–AROME come strumento di riferimento per le previsioni meteorologiche ad alta risoluzione.

Conclusioni

Lo schema radiativo di HARMONIE–AROME, con il suo approccio avanzato al trasferimento radiativo SW e LW, rappresenta un pilastro fondamentale della fisica del modello. Le innovazioni introdotte, come il nuovo schema per le proprietà ottiche del liquido nuvoloso, migliorano significativamente l’accuratezza delle previsioni, rendendo il modello uno strumento versatile per le applicazioni operative in Europa. La continua evoluzione delle parametizzazioni radiative, guidata dai progressi scientifici e tecnologici, consolida la posizione di HARMONIE–AROME come leader nella modellistica meteorologica mesoscalare.

Approfondimenti sulle Parametizzazioni Radiative in HARMONIE–AROME: Innovazioni e Impatti

Introduzione

Le parametizzazioni radiative rappresentano un elemento cruciale nella modellistica meteorologica mesoscalare, poiché governano il trasferimento di energia attraverso l’atmosfera, influenzando direttamente la dinamica atmosferica, il bilancio energetico superficiale e, di conseguenza, l’accuratezza delle previsioni. In HARMONIE–AROME, le scelte relative alla rappresentazione delle interazioni radiative tra radiazione solare (onde corte, SW) e terrestre (onde lunghe, LW), nubi, aerosol e superficie terrestre sono state oggetto di aggiornamenti significativi rispetto alla configurazione originaria di AROME-France. Questo articolo esplora in dettaglio le innovazioni introdotte nelle parametizzazioni radiative, con particolare attenzione alla gestione della disomogeneità delle nubi, agli effetti degli aerosol e alla rappresentazione dell’albedo superficiale, analizzandone le implicazioni scientifiche e operative.

Evoluzione della Parametizzazione della Disomogeneità delle Nubi

Nella versione precedente di HARMONIE–AROME, la variabilità delle nubi all’interno di una cella di griglia era rappresentata tramite un fattore di disomogeneità fissato a 0.7. Questo valore rifletteva l’assunzione che le nubi non fossero distribuite uniformemente, un’approssimazione ragionevole per risoluzioni di griglia più coarse tipiche dei modelli di vecchia generazione. Tuttavia, con l’aumento della risoluzione spaziale nei modelli mesoscalari moderni, come HARMONIE–AROME, tale ipotesi è diventata obsoleta (R. Hogan, comunicazione personale, 2014; A. M. Townsend, manoscritto non pubblicato, 2015). L’incremento della risoluzione consente una rappresentazione più dettagliata delle strutture nuvolose, rendendo più appropriato assumere che le nubi siano omogenee all’interno di una cella di griglia quando presenti. Questa modifica, implementata nel ciclo più recente del modello, riflette un progresso verso una rappresentazione più realistica delle proprietà radiative delle nubi.

Parallelamente, l’effetto radiativo delle particelle di graupel e neve in precipitazione è stato incorporato come prima approssimazione, assumendo che queste abbiano proprietà ottiche intrinseche identiche a quelle del ghiaccio nuvoloso. Questa scelta è stata adottata in concomitanza con gli aggiornamenti della microfisica delle nubi, descritti in sezioni successive del documento originale, e rappresenta un passo verso una modellazione più completa delle interazioni radiative in presenza di precipitazioni solide. Entrambe le modifiche, ossia l’assunzione di omogeneità delle nubi e l’inclusione degli effetti radiativi delle particelle precipitanti, contribuiscono a una diminuzione del flusso di radiazione SW discendente, come dimostrato da Gleeson et al. (2015).

Compensazione degli Effetti Radiativi tramite la Turbolenza

L’impatto della riduzione del flusso SW discendente, indotto dalle modifiche sopra descritte, è stato parzialmente compensato da ulteriori aggiornamenti nella fisica del modello. In particolare, una sovrastima delle nubi a bassa quota, che tendeva ad amplificare l’attenuazione della radiazione SW, è stata mitigata attraverso l’introduzione di un mescolamento più intenso nello strato limite planetario. Questo risultato è stato ottenuto grazie a un nuovo schema di turbolenza, dettagliato in altre sezioni del documento originale, che migliora la dispersione delle nubi basse, riducendone la persistenza e l’impatto radiativo. Di conseguenza, gli effetti complessivi degli aggiornamenti radiativi nel nuovo ciclo di HARMONIE–AROME risultano relativamente neutri, pur essendo più accurati dal punto di vista fisico. Tale neutralità evidenzia la capacità del modello di integrare modifiche complementari per mantenere un bilancio energetico equilibrato, migliorando al contempo la fedeltà delle simulazioni.

Nella configurazione del modello, si assume un sovrapporsi massimo-casuale delle nubi lungo la verticale in ogni colonna atmosferica. Questo approccio, che combina una sovrapposizione massima per le nubi adiacenti e una casuale per quelle separate, rappresenta un compromesso pratico per modellare le interazioni radiative in presenza di strutture nuvolose complesse, garantendo una rappresentazione realistica del trasferimento radiativo attraverso l’atmosfera.

Gestione degli Aerosol e loro Effetti Radiativi

Gli aerosol svolgono un ruolo significativo nel bilancio radiativo, influenzando sia la radiazione SW che LW attraverso effetti diretti e indiretti. In HARMONIE–AROME, l’effetto radiativo diretto degli aerosol è modellato utilizzando la profondità ottica degli aerosol integrata verticalmente (AOD) a una lunghezza d’onda di 550 nm (AOD550), insieme a proprietà ottiche specifiche, come i coefficienti di scala spettrale dell’AOD, l’albedo di diffusione singola (SSA) e il fattore di asimmetria (g). Questi parametri consentono di quantificare l’assorbimento e la diffusione della radiazione solare da parte degli aerosol, migliorando la rappresentazione delle condizioni di irradiamento superficiale.

Tuttavia, l’effetto radiativo indiretto degli aerosol, che deriva dalla loro influenza sulla formazione e sulle proprietà delle particelle nuvolose, non è ancora incluso nella versione attuale di HARMONIE–AROME. Questa limitazione riflette la complessità computazionale associata alla modellazione degli effetti indiretti, che richiedono una rappresentazione dettagliata dei processi microfisici e chimici delle nubi. Per la componente diretta, il modello si avvale di climatologie mensili di AOD550 per aerosol troposferici di tipo terrestre, marino, desertico e urbano, tratte dalla climatologia di Tegen et al. (1997), integrate con aerosol stratosferici di fondo, in linea con il modello IFS dell’ECMWF (2015b).

Gli aerosol vengono distribuiti verticalmente tra i livelli del modello utilizzando i profili climatologici di Tanré et al. (1984) per ciascun tipo di aerosol, mentre la dipendenza spettrale di AOD, SSA e g è parametrizzata seguendo Hess et al. (1998). Tuttavia, studi recenti, come quello di Toll et al. (2016), hanno evidenziato che la climatologia di Tegen et al. (1997) tende a sottostimare gli AOD in Europa, in particolare nelle regioni costiere dell’ Oceano Atlantico. Questa sottostima porta a una sovrastima dell’irradianza SW in cielo sereno alla superficie, un aspetto che potrebbe essere affrontato in futuro attraverso l’adozione di dataset più recenti e accurati.

Albedo Superficiale e Interfaccia con SURFEX

Le parametizzazioni radiative richiedono condizioni al contorno precise, come l’albedo SW e l’emissività LW della superficie, che in HARMONIE–AROME sono derivate dal database ECOCLIMAP a risoluzione di 1 km (Faroux et al., 2013). Queste informazioni vengono elaborate tramite lo schema di superficie esternalizzato SURFEX (Masson et al., 2013), che fornisce una rappresentazione dettagliata delle caratteristiche superficiali, come la vegetazione, il suolo e le aree urbane. I valori di albedo per le regioni ultravioletto, visibile e vicino infrarosso sono mappati sulle sei bande spettrali SW dello schema IFS (ciclo 25R1; ECMWF, 2015b), anche se l’albedo UV non è attualmente utilizzato nei calcoli operativi.

Per lo schema a banda singola ACRANEB2, l’interfaccia con SURFEX utilizza un unico intervallo spettrale SW, semplificando l’interazione tra superficie e atmosfera. Di default, SURFEX assume che l’albedo diretto e diffuso siano equivalenti per ciascuna banda spettrale. Tuttavia, questa assunzione è stata migliorata attraverso l’introduzione di una correzione empirica, importata dal modello HIRLAM (Unden, 2002), che tiene conto della dipendenza dell’albedo dal angolo zenitale solare (SZA). La relazione utilizzata è: adir = adif + 0.2/[1 + cos(SZA)]² – 0.12, dove adir rappresenta l’albedo del fascio diretto e adif l’albedo diffuso. Questa correzione consente una rappresentazione più realistica delle proprietà riflettenti della superficie, migliorando l’accuratezza del bilancio radiativo superficiale.

Output Diagnostico e Miglioramenti Concettuali

Le parametizzazioni radiative di HARMONIE–AROME producono un output diagnostico dettagliato, che include irradianze SW discendenti globali, dirette e dirette normali, mediate spettralmente e accumulate alla superficie, oltre ai flussi radiativi netti SW e LW al confine superiore dell’atmosfera, alla superficie e a ciascun livello del modello. La radiazione SW diffusa discendente è calcolata come differenza tra la radiazione globale e quella diretta alla superficie, includendo contributi sia da cielo nuvoloso che sereno. Una piccola frazione della radiazione diretta è attribuita al cielo nuvoloso, riflettendo la complessità delle interazioni radiative in ambienti misti.

Un’importante correzione concettuale è stata apportata rispetto allo schema originale IFS (ciclo 25R1), in cui si assumeva erroneamente che la radiazione diretta coincidesse con quella in cielo sereno e che la radiazione diffusa fosse equivalente a quella in cielo nuvoloso. Queste assunzioni, che semplificavano i calcoli ma introducevano inesattezze, sono state superate in HARMONIE–AROME, migliorando la separazione tra i contributi radiativi e garantendo una rappresentazione più fedele delle condizioni atmosferiche.

Implicazioni e Prospettive Future

Le innovazioni introdotte nelle parametizzazioni radiative di HARMONIE–AROME, come l’assunzione di omogeneità delle nubi, l’inclusione degli effetti radiativi delle particelle precipitanti e la correzione dell’albedo superficiale, riflettono un impegno continuo per migliorare l’accuratezza del modello. Tuttavia, limitazioni come la sottostima degli AOD nella climatologia di Tegen et al. (1997) e l’esclusione degli effetti indiretti degli aerosol evidenziano aree di miglioramento. Futuri sviluppi potrebbero includere l’integrazione di dataset aerosol più recenti, l’implementazione di schemi per gli effetti indiretti e l’ottimizzazione delle interfacce tra SURFEX e gli schemi radiativi per una maggiore flessibilità spettrale.

L’adozione di correzioni empiriche, come quella per l’albedo diretto, dimostra la capacità del modello di integrare soluzioni pragmatiche senza compromettere il rigore scientifico. Con l’evoluzione delle tecnologie computazionali, sarà possibile aumentare la frequenza dei calcoli radiativi o sviluppare schemi ibridi che combinino l’accuratezza degli schemi multibanda con l’efficienza di quelli a banda singola, migliorando ulteriormente le prestazioni di HARMONIE–AROME.

Conclusioni

Le parametizzazioni radiative di HARMONIE–AROME rappresentano un esempio di eccellenza nella modellistica mesoscalare, combinando approcci teorici avanzati con soluzioni pratiche per affrontare le complessità del trasferimento radiativo. Le modifiche introdotte, dalla gestione delle nubi alla rappresentazione degli aerosol e dell’albedo superficiale, migliorano significativamente l’accuratezza delle previsioni, rendendo il modello uno strumento indispensabile per i Servizi Meteorologici Nazionali europei. La continua evoluzione di queste parametizzazioni, guidata dalla collaborazione internazionale e dai progressi tecnologici, rafforza il ruolo di HARMONIE–AROME come leader nella previsione meteorologica ad alta risoluzione.

Analisi Dettagliata delle Parametizzazioni Microfisiche e Ottiche delle Nubi nel Modello HARMONIE–AROME: Un’Esplorazione della Tabella 1

Introduzione

La modellistica meteorologica mesoscalare, come quella implementata in HARMONIE–AROME, richiede una rappresentazione accurata delle interazioni radiative tra l’atmosfera, le nubi e la superficie terrestre. Le proprietà microfisiche e ottiche delle nubi giocano un ruolo cruciale nel determinare il trasferimento radiativo, influenzando il bilancio energetico dell’atmosfera e, di conseguenza, la qualità delle previsioni meteorologiche. La Tabella 1 del documento originale fornisce un elenco delle parametizzazioni di default utilizzate per descrivere queste proprietà nel ciclo di riferimento 40h1.1 di HARMONIE–AROME, evidenziando le scelte scientifiche adottate e i riferimenti teorici che le supportano. Questo articolo offre un’analisi approfondita di tali parametri, esplorandone il significato scientifico, il contesto storico e le implicazioni per le prestazioni del modello.

Contesto e Obiettivi delle Parametizzazioni

Le nubi, costituite da gocce di liquido e cristalli di ghiaccio, interagiscono con la radiazione solare (onde corte, SW) e terrestre (onde lunghe, LW) attraverso processi di assorbimento, diffusione ed emissione. La corretta modellazione di questi processi richiede parametrizzazioni che descrivano sia le proprietà ottiche delle particelle nuvolose (come lo spessore ottico, l’albedo di diffusione singola e il fattore di asimmetria) sia le loro caratteristiche microfisiche, come il raggio effettivo o equivalente. La Tabella 1 sintetizza le scelte di HARMONIE–AROME per il trasferimento radiativo, riflettendo un equilibrio tra accuratezza scientifica e sostenibilità computazionale, con l’obiettivo di migliorare la rappresentazione dei processi radiativi rispetto alla configurazione di AROME-France (ciclo 40t1).

Struttura della Tabella e Approccio Metodologico

La Tabella 1 è organizzata in due colonne principali: la prima, “Parameterization”, identifica i parametri specifici relativi alle proprietà delle nubi, mentre la seconda, “Reference”, cita le fonti scientifiche che descrivono gli schemi adottati. I parametri coprono le proprietà ottiche delle gocce di liquido e dei cristalli di ghiaccio per la radiazione SW e LW, oltre ai raggi effettivi o equivalenti delle particelle, che collegano le caratteristiche microfisiche a quelle ottiche. Ogni scelta è supportata da studi consolidati nella letteratura scientifica, selezionati per garantire una rappresentazione realistica e validata delle interazioni radiative.

Analisi Dettagliata dei Parametri

1. Proprietà Ottiche delle Gocce di Liquido per la Radiazione a Onde Corte (SW Cloud Liquid Droplets)

• Riferimento: Nielsen et al. (2014)
• Descrizione: Lo schema di Nielsen et al. (2014) rappresenta un progresso significativo nella modellazione delle proprietà ottiche delle gocce di liquido nuvoloso nel regime delle onde corte. Basato su calcoli dettagliati della teoria di Mie, che descrive l’interazione della radiazione elettromagnetica con particelle sferiche, questo schema calcola parametri chiave come lo spessore ottico, l’albedo di diffusione singola (SSA) e il fattore di asimmetria (g). Rispetto agli schemi precedenti, Nielsen et al. (2014) offre una rappresentazione più accurata della riflettanza e della trasmittanza delle nubi liquide, come dimostrato da confronti con il modello di trasferimento radiativo unidimensionale Discrete Ordinate Radiative Transfer (DISORT). Questa innovazione, introdotta nel ciclo 40h1.1 di HARMONIE–AROME, segna un miglioramento rispetto alla configurazione di AROME-France, che utilizzava uno schema meno preciso, contribuendo a ridurre le discrepanze nei calcoli radiativi e migliorando l’accuratezza delle previsioni.

2. Proprietà Ottiche dei Cristalli di Ghiaccio per la Radiazione a Onde Corte (SW Ice Crystals)

• Riferimento: Fu (1996)
• Descrizione: Le proprietà ottiche dei cristalli di ghiaccio nel regime SW sono parametrizzate seguendo lo schema di Fu (1996), un approccio ampiamente adottato nella modellistica meteorologica. Questo schema tiene conto della forma e della dimensione dei cristalli di ghiaccio, che presentano geometrie complesse rispetto alle gocce di liquido, influenzando la diffusione e l’assorbimento della radiazione solare. Fu (1996) fornisce un quadro teorico per calcolare le proprietà ottiche in modo dettagliato, considerando fattori come l’indice di rifrazione del ghiaccio e l’asimmetria della diffusione. La scelta di questo schema garantisce una rappresentazione robusta delle interazioni radiative dei cristalli di ghiaccio, essenziale per modellare accuratamente il bilancio energetico in presenza di nubi cirriformi o stratificate.

3. Proprietà Ottiche delle Gocce di Liquido per la Radiazione a Onde Lunghe (LW Cloud Liquid Droplets)

• Riferimento: Smith e Shi (1992)
• Descrizione: Nel regime delle onde lunghe, le proprietà ottiche delle gocce di liquido nuvoloso sono descritte dallo schema di Smith e Shi (1992). Questo schema si concentra sull’assorbimento e sull’emissione della radiazione infrarossa da parte delle gocce d’acqua, processi che dominano il trasferimento radiativo LW. Smith e Shi (1992) offrono un approccio semplificato ma efficace per calcolare l’assorbimento delle gocce, considerando la loro distribuzione dimensionale e l’indice di rifrazione nell’infrarosso. Questo schema è particolarmente rilevante per modellare l’effetto delle nubi basse, che hanno un impatto significativo sul flusso di radiazione LW discendente e sul raffreddamento radiativo dell’atmosfera.

4. Proprietà Ottiche dei Cristalli di Ghiaccio per la Radiazione a Onde Lunghe (LW Cloud Ice Crystals)

• Riferimento: Fu et al. (1998)
• Descrizione: Per i cristalli di ghiaccio nel regime LW, HARMONIE–AROME adotta lo schema di Fu et al. (1998), un’evoluzione del lavoro precedente di Fu (1996). Questo schema modella l’interazione dei cristalli di ghiaccio con la radiazione infrarossa, tenendo conto della loro forma, dimensione e distribuzione. I cristalli di ghiaccio, a causa della loro struttura anisotropa, presentano proprietà ottiche complesse nell’infrarosso, influenzando l’emissione e l’assorbimento della radiazione. Fu et al. (1998) forniscono un metodo validato per calcolare queste proprietà, garantendo una rappresentazione accurata del trasferimento radiativo LW in presenza di nubi di ghiaccio, come quelle presenti nelle regioni polari o nelle alte quote.

5. Raggio Effettivo delle Gocce di Liquido Nuvoloso (Cloud Liquid Droplet Effective Radius)

• Riferimento: Martin et al. (1994)
• Descrizione: Il raggio effettivo delle gocce di liquido nuvoloso è parametrizzato secondo lo schema di Martin et al. (1994), che fornisce una relazione empirica tra il raggio effettivo e la concentrazione di gocce nelle nubi. Il raggio effettivo è un parametro cruciale, poiché influenza direttamente le proprietà ottiche delle gocce, come lo spessore ottico e la capacità di diffusione della radiazione. Martin et al. (1994) hanno sviluppato questo schema basandosi su osservazioni in-situ e modelli teorici, offrendo una rappresentazione realistica della distribuzione dimensionale delle gocce in diverse condizioni atmosferiche. La scelta di questo schema consente a HARMONIE–AROME di collegare accuratamente le proprietà microfisiche delle nubi alle loro interazioni radiative, migliorando la simulazione del bilancio energetico.

6. Raggio Equivalente dei Cristalli di Ghiaccio (Cloud Ice Crystal Equivalent Radius)

• Riferimento: Sun e Rikus (1999); Sun (2001)
• Descrizione: Il raggio equivalente dei cristalli di ghiaccio è parametrizzato seguendo gli studi di Sun e Rikus (1999) e Sun (2001). A differenza delle gocce di liquido, i cristalli di ghiaccio presentano forme complesse (es. colonne, piastre, dendriti), che rendono difficile definire un raggio effettivo diretto. Sun e Rikus (1999) e Sun (2001) propongono un raggio equivalente che semplifica queste geometrie per scopi radiativi, calcolandolo in base alla massa e alla distribuzione dimensionale dei cristalli. Questo approccio consente di modellare le proprietà ottiche dei cristalli di ghiaccio in modo coerente con le esigenze del trasferimento radiativo, garantendo una rappresentazione accurata delle interazioni sia nel regime SW che LW.

Implicazioni Scientifiche e Operative

Le parametizzazioni elencate nella Tabella 1 riflettono un approccio metodologico che combina schemi consolidati con innovazioni recenti, come lo schema di Nielsen et al. (2014) per le gocce di liquido SW. Questo schema, in particolare, rappresenta un progresso significativo rispetto alla configurazione di AROME-France, migliorando la precisione del trasferimento radiativo attraverso le nubi liquide, come dimostrato da confronti con il modello DISORT. Gli schemi di Fu (1996, 1998) per i cristalli di ghiaccio, insieme a quelli di Smith e Shi (1992) per le gocce LW, sono invece approcci standard, validati da decenni di utilizzo nella modellistica atmosferica, che garantiscono affidabilità e stabilità nei calcoli radiativi.

Le parametizzazioni dei raggi effettivi ed equivalenti (Martin et al., 1994; Sun e Rikus, 1999; Sun, 2001) sono essenziali per collegare le proprietà microfisiche delle nubi alle loro proprietà ottiche, influenzando direttamente il bilancio energetico del modello. La scelta di questi schemi riflette l’esigenza di rappresentare accuratamente le dimensioni delle particelle nuvolose, un fattore critico per modellare fenomeni come la riflettanza solare, l’assorbimento infrarosso e il raffreddamento radiativo. Inoltre, le modifiche introdotte in HARMONIE–AROME, come l’adozione dello schema di Nielsen, dimostrano l’impegno del consorzio ALADIN–HIRLAM nell’adattare il modello alle specificità dei contesti europei, che spaziano dalle regioni artiche alle coste mediterranee.

Confronto con AROME-France e Innovazioni

Un aspetto rilevante della Tabella 1 è la differenza rispetto alla configurazione di AROME-France (ciclo 40t1). Mentre AROME-France utilizzava uno schema meno avanzato per le proprietà ottiche delle gocce di liquido SW, HARMONIE–AROME introduce lo schema di Nielsen et al. (2014), che offre una rappresentazione più precisa e validata. Questo miglioramento si traduce in una stima più accurata dei flussi radiativi, riducendo le discrepanze nei calcoli di riflettanza e trasmittanza delle nubi liquide, un aspetto critico per le previsioni mesoscalari. Le altre parametizzazioni, pur basandosi su schemi consolidati, sono state selezionate per garantire coerenza con le esigenze del nuovo ciclo, ottimizzando il bilanciamento tra accuratezza e costo computazionale.

Prospettive Future

Le parametizzazioni riportate nella Tabella 1 rappresentano un punto di partenza per ulteriori sviluppi nella modellistica delle nubi in HARMONIE–AROME. Futuri miglioramenti potrebbero includere l’integrazione di schemi più dinamici per le proprietà ottiche, che tengano conto delle variazioni in tempo reale della distribuzione dimensionale delle particelle, o l’adozione di approcci basati su machine learning per ottimizzare i calcoli radiativi. Inoltre, l’espansione delle capacità del modello verso risoluzioni sub-chilometriche potrebbe richiedere una revisione delle assunzioni di omogeneità delle nubi, integrando rappresentazioni più dettagliate delle loro strutture interne.

Conclusione

La Tabella 1 offre una panoramica completa delle parametizzazioni microfisiche e ottiche delle nubi in HARMONIE–AROME, evidenziando un mix di approcci tradizionali e innovativi. Le scelte adottate, supportate da riferimenti scientifici consolidati come Fu (1996, 1998), Smith e Shi (1992), Martin et al. (1994), Sun e Rikus (1999), Sun (2001) e l’innovativo schema di Nielsen et al. (2014), garantiscono una rappresentazione accurata del trasferimento radiativo, migliorando la qualità delle previsioni rispetto alla configurazione di AROME-France. Queste parametizzazioni non solo riflettono il rigore scientifico del consorzio ALADIN–HIRLAM, ma pongono anche le basi per future evoluzioni nella modellistica mesoscalare, consolidando il ruolo di HARMONIE–AROME come strumento di eccellenza nella previsione meteorologica europea.

Nubi e Microfisica delle Nubi nei Modelli AROME-France e HARMONIE–AROME

Lo schema microfisico adottato nei modelli numerici ad alta risoluzione AROME-France e HARMONIE–AROME si basa su un approccio di tipo “bulk” a un momento, caratterizzato da una parametrizzazione avanzata delle particelle di ghiaccio nota come ICE3. Questa parametrizzazione, originariamente concepita per il modello Meso-NH (Pinty e Jabouille, 1998; Lascaux et al., 2006), consente una rappresentazione dettagliata dei processi microfisici associati alle nubi, includendo tre categorie principali di idrometeori solidi come variabili prognostiche: ghiaccio nuvoloso, neve e una categoria combinata che comprende graupel e grandine. Sebbene sia tecnicamente possibile separare graupel e grandine introducendo una variabile prognostica distinta per la grandine, tale opzione rimane al momento confinata alla fase di ricerca e non è ancora implementata operativamente. Oltre agli idrometeori solidi, lo schema considera come variabili prognostiche anche il vapore acqueo, l’acqua liquida nuvolosa e la pioggia, garantendo una descrizione completa delle diverse fasi dell’acqua presenti nell’atmosfera.

Il trasporto degli idrometeori all’interno del modello avviene attraverso due meccanismi distinti: orizzontalmente, si utilizza uno schema di tipo semi-Lagrangiano, che assicura un’accurata rappresentazione dell’advezione delle particelle nuvolose; verticalmente, invece, viene impiegato uno schema di sedimentazione, descritto in dettaglio da Bouteloup et al. (2011), che tiene conto della caduta gravitazionale degli idrometeori in funzione delle loro proprietà fisiche. Un aspetto peculiare dello schema è l’assenza di una variabile prognostica per la frazione nuvolosa tridimensionale. Questa viene invece derivata diagnosticamente mediante uno schema statistico di nuvolosità e condensazione, basato sui lavori di Bougeault (1982) e Bechtold et al. (1995). Tale approccio consente di stimare la copertura nuvolosa in ciascuna cella di griglia senza la necessità di calcoli computazionalmente onerosi associati a una variabile prognostica dedicata.

Nonostante l’efficacia complessiva dello schema ICE3, alcune limitazioni sono emerse durante il suo utilizzo, specialmente in condizioni climatiche specifiche, come quelle tipiche dello strato limite stabile invernale nell’Europa settentrionale. In tali contesti, il modello tende a sovrastimare la formazione di ghiaccio nelle nubi quando le temperature si collocano nell’intervallo compreso tra -25°C e -10°C. In queste condizioni, ci si aspetterebbe una maggiore presenza di acqua liquida sopraffusa, che invece viene rapidamente convertita in ghiaccio dal modello, compromettendo la rappresentazione realistica dei processi nuvolosi. Un’ulteriore criticità si manifesta a temperature inferiori a -20°C, dove il modello genera frequentemente nubi spurie al livello più basso della griglia, spesso interpretate erroneamente come “nebbia” dagli utenti dei dati modellistici. Le osservazioni, al contrario, indicano spesso cieli sereni in queste situazioni. Tale comportamento è attribuibile alla struttura intrinseca dello schema originale, che rimuove quasi completamente la soprassaturazione rispetto al ghiaccio nelle regioni con temperature inferiori a -20°C, favorendo la formazione immediata di nubi di ghiaccio. In realtà, la soprassaturazione rispetto al ghiaccio è un fenomeno comune in tali condizioni, poiché i processi di nucleazione e crescita delle particelle di ghiaccio avvengono su scale temporali significativamente più lunghe rispetto al passo temporale tipico del modello.

Per ovviare a queste limitazioni, è stato sviluppato un aggiornamento significativo dello schema microfisico, denominato “OCND2”, specificamente progettato per migliorare la rappresentazione delle nubi in ambienti freddi (Müller et al., 2017). La principale innovazione introdotta da OCND2 riguarda la gestione della frazione di griglia contenente ghiaccio nuvoloso e caratterizzata da soprassaturazione rispetto al ghiaccio. A differenza dello schema originale, in cui tale frazione era controllata dallo schema di condensazione su larga scala e dall’aggiustamento termodinamico, in OCND2 essa è parametrizzata attraverso un nuovo schema nuvoloso basato sul concetto di umidità relativa critica rispetto al ghiaccio. Questo approccio consente una rappresentazione più realistica delle condizioni di soprassaturazione, evitando la formazione prematura di nubi di ghiaccio. Inoltre, mentre nello schema originale il ghiaccio nuvoloso, pur essendo una variabile prognostica, era trattato come una quantità essenzialmente diagnostica, dipendente esclusivamente dalla temperatura, in OCND2 il ghiaccio nuvoloso è gestito integralmente nell’ambito della microfisica ICE3, includendo processi come la sublimazione, l’evaporazione e le interazioni con altre specie idrometeoriche. L’acqua nuvolosa, invece, continua a essere trattata dallo schema di condensazione su larga scala e dall’aggiustamento termodinamico, garantendo una chiara separazione dei ruoli tra le diverse componenti dello schema microfisico.

In sintesi, l’aggiornamento OCND2 rappresenta un passo avanti significativo nella modellazione delle nubi in condizioni fredde, affrontando con successo le problematiche legate alla sovrastima della formazione di ghiaccio e alla presenza di nubi spurie. Questi miglioramenti non solo aumentano l’accuratezza delle previsioni meteorologiche in ambienti complessi, ma consolidano anche la robustezza dello schema ICE3 come strumento fondamentale per la simulazione dei processi microfisici nelle moderne applicazioni di modellistica numerica del tempo.

Miglioramenti nella Rappresentazione Microfisica delle Nubi con lo Schema OCND2

Lo schema microfisico OCND2, progettato per ottimizzare la rappresentazione dei processi nuvolosi nei modelli AROME-France e HARMONIE–AROME, introduce una serie di innovazioni che vanno oltre la separazione funzionale tra i processi rapidi associati alla fase liquida e quelli più lenti legati alla fase di ghiaccio. Tra gli aggiornamenti più significativi si annoverano: una riduzione controllata del tasso di deposizione delle specie idrometeoriche in fase di ghiaccio, che consente di modulare la formazione di particelle solide in modo più realistico; una correzione della stima della copertura nuvolosa totale, volta a riflettere la minore densità ottica delle nubi di ghiaccio rispetto a quelle costituite da acqua liquida; e una revisione della concentrazione dei nuclei di ghiaccio attivi a temperature comprese tra 0°C e -25°C, riducendo così la tendenza del modello a generare ghiaccio in eccesso in condizioni di transizione tra fase liquida e solida. Un’ulteriore modifica rilevante riguarda la parametrizzazione del processo di autoconversione, ovvero la trasformazione delle gocce nuvolose in gocce di pioggia. In sostituzione dello schema tradizionale di Kessler (1969), utilizzato in precedenza in AROME-France, OCND2 adotta la parametrizzazione di Kogan (Khairoutdinov e Kogan, 2000), che offre una rappresentazione più accurata e fisicamente consistente di questo processo critico per la dinamica delle precipitazioni.

L’impatto di questi aggiornamenti è stato valutato attraverso un caso studio che confronta le prestazioni del modello con e senza l’implementazione di OCND2, utilizzando dati osservativi raccolti presso la stazione di Hyytiälä, situata nelle vicinanze di Helsinki, Finlandia, durante il mese di febbraio 2014. La stazione di Hyytiälä fa parte delle “ARM mobile facilities” e contribuisce al progetto CloudNET (Illingworth et al., 2007), un’iniziativa dedicata alla validazione della rappresentazione delle nubi nei modelli numerici climatici e meteorologici. In questo contesto, il contenuto di acqua liquida nuvolosa è stato derivato attraverso un approccio integrato che combina osservazioni da radar nuvolosi, lidar e radiometri a microonde a doppia lunghezza d’onda, come descritto in dettaglio da Illingworth et al. (2007) e nelle relative referenze bibliografiche. I risultati di questo confronto, illustrati in Fig. 1, evidenziano come lo schema OCND2 migliori significativamente la rappresentazione delle nubi miste (contenenti sia acqua liquida che ghiaccio) e di quelle costituite esclusivamente da ghiaccio durante la stagione invernale. In particolare, l’aggiornamento consente di incrementare il contenuto di acqua liquida nelle nubi a bassa quota in condizioni di freddo intenso, riducendo al contempo il contenuto di acqua solida (che include ghiaccio, graupel e neve) nelle stesse nubi. Questi valori risultano più coerenti con le misurazioni effettuate nell’ambito del progetto CloudNET, dimostrando una maggiore fedeltà del modello rispetto alle osservazioni.

Durante la stagione estiva, l’effetto di OCND2 è meno marcato, ma si rileva comunque un miglioramento nella rappresentazione delle nubi ad alta quota, con un aumento della presenza di acqua liquida sopraffusa che si allinea meglio con i dati osservativi (non riportati nel dettaglio). Questo risultato sottolinea la versatilità dello schema OCND2, che si dimostra efficace non solo in contesti invernali estremi, ma anche in condizioni atmosferiche più temperate, dove i processi microfisici possono variare significativamente.

Le innovazioni introdotte da OCND2 hanno avuto ripercussioni positive su numerosi campi meteorologici previsti dal modello. Uno dei miglioramenti più rilevanti riguarda la correzione di un bias freddo sistematico nelle temperature a 2 metri di altezza durante l’inverno, particolarmente evidente nelle regioni scandinave. Questo bias, che in precedenza portava a una sottostima delle temperature superficiali, è stato significativamente attenuato grazie alla migliore rappresentazione delle nubi miste, che influisce sul bilancio radiativo e termico dell’atmosfera inferiore. Parallelamente, si è osservata una riduzione di un bias secco nell’umidità relativa attraverso i livelli più bassi dell’atmosfera durante l’inverno, come illustrato in Fig. 2. Questo miglioramento è attribuibile alla capacità di OCND2 di preservare una maggiore quantità di acqua liquida nelle nubi, limitando la formazione eccessiva di ghiaccio e mantenendo livelli di umidità più realistici.

In conclusione, lo schema OCND2 rappresenta un avanzamento significativo nella modellazione microfisica delle nubi, affrontando con successo alcune delle limitazioni dello schema originale e migliorando la capacità del modello di riprodurre le complesse interazioni tra le fasi liquide e solide dell’acqua atmosferica. Questi progressi non solo aumentano l’accuratezza delle previsioni meteorologiche in contesti climatici difficili, ma rafforzano anche il ruolo dei modelli AROME-France e HARMONIE–AROME come strumenti affidabili per lo studio e la previsione dei fenomeni atmosferici su scala regionale.

Dinamiche di Turbolenza nei Modelli Numerici HARMONIE–AROME

La rappresentazione accurata dei processi turbolenti nello strato limite atmosferico rappresenta una sfida cruciale per i modelli di previsione meteorologica ad alta risoluzione come HARMONIE–AROME. Nelle versioni precedenti di questo modello, sono state rilevate alcune limitazioni sistematiche che compromettevano la qualità delle simulazioni dello strato limite. Tra queste, si annoverano altezze dello strato limite e basi delle nubi significativamente sottostimate, una tendenza a sovrastimare la copertura nuvolosa e una rappresentazione eccessiva della nebbia, particolarmente pronunciata in ambienti marini (de Rooy, 2014). Tali criticità sono emerse in modo evidente durante lo studio di interconfronto condotto nell’ambito dell’Atlantic Stratocumulus to Cumulus Transition Experiment (ASTEX), al quale hanno partecipato le versioni unidimensionali di AROME-France e HARMONIE–AROME. In particolare, i risultati ottenuti con lo schema di turbolenza CBR, utilizzato operativamente in AROME-France (Cuxart et al., 2000; Seity et al., 2011), hanno evidenziato una marcata sottostima dell’entrainment al confine superiore delle nubi, un processo fondamentale per la dinamica delle nubi basse e per il trasferimento di massa e calore attraverso lo strato limite (de Rooy, 2014).

Per superare tali limitazioni, è stato introdotto un nuovo schema di turbolenza, denominato HARMONIE con Turbolenza RACMO (HARATU), implementato nella versione 40h1.1 di HARMONIE–AROME. Questo schema si distingue per una maggiore capacità di simulare l’entrainment al confine superiore delle nubi, migliorando così la rappresentazione dei flussi turbolenti in prossimità delle inversioni termiche tipiche dello strato limite. HARATU trae origine da un approccio sviluppato inizialmente per il modello climatico regionale RACMO (van Meijgaard et al., 2012; Lenderink e Holtslag, 2004), adattato alle esigenze di un modello meteorologico ad alta risoluzione. Analogamente allo schema CBR, HARATU si basa su un quadro teorico che combina un’equazione prognostica per l’energia cinetica turbolenta (TKE) con una scala di lunghezza diagnostica. L’equazione del TKE tiene conto di una serie di termini fisici che descrivono la produzione e la dissipazione della turbolenza: i termini di sorgente includono gli effetti del taglio del vento e della galleggiabilità in condizioni instabili, mentre i termini di assorbimento comprendono la dissipazione della TKE e gli effetti della galleggiabilità in condizioni stabili. Il termine di trasporto, invece, può agire localmente come sorgente o assorbimento, ma non contribuisce al bilancio netto su scala globale.

Rispetto allo schema CBR, HARATU introduce innovazioni sostanziali, sia nella formulazione delle scale di lunghezza che nei valori delle costanti adottate. Nello schema CBR, si utilizza una singola scala di lunghezza “maestra”, successivamente modulata da funzioni dipendenti dalla stabilità atmosferica per adattarla alle diverse condizioni dinamiche e termodinamiche. In HARATU, invece, le correzioni legate alla stabilità sono incorporate direttamente nella definizione delle scale di lunghezza, consentendo una distinzione esplicita tra le scale associate al trasferimento di calore e quelle relative al momento. Questo approccio consente una rappresentazione più fisica e flessibile dei processi turbolenti, adattandosi meglio alle variazioni delle condizioni atmosferiche. Un’ulteriore modifica significativa riguarda l’implementazione numerica dell’equazione del TKE, che in HARATU è stata spostata dai livelli “pieni” (dove vengono calcolate variabili come temperatura, umidità e vento) ai livelli “intermedi” (dove vengono determinati i flussi turbolenti). Questa scelta elimina la necessità di interpolazioni verticali aggiuntive nel calcolo dei flussi e dei termini di sorgente e assorbimento della TKE, migliorando la precisione delle stime, specialmente in presenza di gradienti verticali intensi, come quelli tipici delle inversioni al confine superiore delle nubi.

I benefici di questa riformulazione sono particolarmente evidenti nella simulazione dell’entrainment al confine superiore delle nubi, un processo critico per la corretta rappresentazione delle nubi basse e della loro interazione con lo strato limite. La maggiore accuratezza nella stima dei flussi turbolenti consente a HARATU di superare le limitazioni dello schema CBR, offrendo una descrizione più realistica delle dinamiche dello strato limite e migliorando la qualità complessiva delle previsioni meteorologiche. In conclusione, l’introduzione di HARATU rappresenta un avanzamento significativo nella modellazione della turbolenza in HARMONIE–AROME, consolidando la capacità del modello di affrontare scenari atmosferici complessi e rafforzando la sua affidabilità per applicazioni operative e di ricerca.La formulazione della scala di lunghezza nel nuovo schema di turbolenza HARATU, implementato in HARMONIE–AROME, rappresenta un elemento centrale per la rappresentazione accurata dei processi turbolenti nello strato limite atmosferico. Tale formulazione si articola in due componenti distinte, progettate per affrontare separatamente le dinamiche delle condizioni stabili e quelle comprese tra neutre e convettive, come descritto in dettaglio da Lenderink e Holtslag (2004). Per le condizioni stabili, la scala di lunghezza si basa su un approccio consolidato, derivato dalla teoria della galleggiabilità, che definisce la scala come la radice quadrata dell’energia cinetica turbolenta (TKE) divisa per la stabilità verticale, secondo quanto proposto da Deardorff (1980) e ulteriormente affinato da Baas et al. (2008). Questo metodo garantisce una rappresentazione robusta della turbolenza in regimi atmosferici caratterizzati da inversioni termiche o gradienti di temperatura positivi. Per le condizioni neutre o instabili, invece, la scala di lunghezza viene calcolata attraverso un approccio più complesso, che prevede l’integrazione verticale di funzioni dipendenti dalla stabilità atmosferica. Questo calcolo avviene in due fasi complementari: una integrazione verso l’alto e una verso il basso, i cui risultati vengono successivamente mediati per ottenere una scala di lunghezza rappresentativa. Le funzioni di stabilità si basano sul numero di Richardson (Ri), un parametro che consente di allineare la formulazione con la teoria della similarità dello strato superficiale in condizioni prossime alla neutralità, garantendo coerenza con i principi fisici fondamentali (Lenderink e Holtslag, 2004).

Un aspetto critico della formulazione di HARATU è l’inclusione dei processi umidi, che influenzano significativamente la stabilità atmosferica attraverso il rilascio o l’assorbimento di calore latente associato alla condensazione o evaporazione delle gocce nuvolose. Questi processi introducono un forte accoppiamento tra lo schema di turbolenza e quello di nuvolosità e condensazione, creando una sfida computazionale rilevante. Gli schemi di turbolenza che considerano l’umidità sono infatti noti per la loro suscettibilità a instabilità numeriche e alla generazione di rumore, come evidenziato da Lenderink et al. (2004) e Lenderink e van Meijgaard (2001). La formulazione adottata in HARATU, tuttavia, si distingue per la sua robustezza contro tali instabilità, grazie all’uso di integrali di stabilità nella definizione della scala di lunghezza. Questo approccio produce risultati fluidi e continui, particolarmente preziosi in presenza di nubi, dove le interazioni tra turbolenza e microfisica sono più complesse (Lenderink e Holtslag, 2004; Lenderink et al., 2004). La capacità di mantenere stabilità numerica senza sacrificare la precisione fisica rappresenta un vantaggio significativo per l’applicazione di HARATU in contesti operativi di previsione meteorologica.

Rispetto alla versione originale dello schema descritta in Lenderink e Holtslag (2004), l’implementazione di HARATU in HARMONIE–AROME ha richiesto alcune modifiche mirate per ottimizzarne l’integrazione con altri componenti del modello, in particolare con lo schema a doppio flusso di massa. Una delle principali innovazioni riguarda l’adattamento delle funzioni di stabilità utilizzate per la scala di lunghezza in condizioni neutre o instabili. In uno strato limite convettivo, il mescolamento del calore indotto dallo schema a flusso di massa genera un profilo di temperatura leggermente stabile nella parte superiore dello strato misto, un comportamento coerente con le simulazioni di large-eddy simulation (LES) di strati limite convettivi (de Roode et al., 2004). Tuttavia, la formulazione originale di Lenderink e Holtslag (2004) risultava eccessivamente sensibile a questo profilo, portando a una riduzione irrealistica della lunghezza di mescolamento nella parte alta dello strato limite. Per ovviare a questo problema, le funzioni di stabilità sono state ricalibrate utilizzando un’approssimazione di primo ordine del contributo del flusso di massa al profilo termico, garantendo una rappresentazione più accurata della dinamica convettiva.

Ulteriori aggiustamenti hanno riguardato la gestione del numero di Richardson in condizioni di taglio del vento nullo, dove la formulazione originale poteva generare discontinuità numeriche. È stata quindi introdotta una correzione per garantire transizioni fluide tra regimi turbolenti diversi. Un’altra modifica significativa è stata apportata per migliorare la simulazione delle velocità del vento in condizioni di vento forte (>10 m s⁻¹) su superfici terrestri. Con la formulazione originale, le velocità massime risultavano inferiori di circa il 10% rispetto a quelle simulate con lo schema CBR e apparivano sottostimate rispetto alle osservazioni. Per correggere questa discrepanza, è stata effettuata una ricalibrazione mirata, che ha comportato un aumento del 20% della lunghezza di mescolamento in prossimità della superficie in condizioni neutre e una riformulazione della scala di lunghezza discendente. Queste modifiche hanno migliorato il trasferimento verso il basso del momento in presenza di venti intensi su terra, senza alterare significativamente i risultati su superfici marine o in condizioni di venti deboli o moderati (<10 m s⁻¹).

In sintesi, la formulazione della scala di lunghezza in HARATU rappresenta un progresso significativo nella modellazione della turbolenza atmosferica, combinando robustezza numerica, flessibilità fisica e adattabilità a contesti complessi. Le modifiche apportate per l’implementazione in HARMONIE–AROME hanno ulteriormente affinato le prestazioni dello schema, rendendolo uno strumento essenziale per migliorare l’accuratezza delle previsioni meteorologiche in scenari caratterizzati da dinamiche turbolente e interazioni atmosfera-superficie di natura variegata.L’introduzione dello schema di turbolenza HARATU nel modello HARMONIE–AROME ha rappresentato un progresso significativo nella simulazione dei processi atmosferici, con impatti notevoli sulla rappresentazione delle nubi e delle dinamiche del vento nello strato limite. Rispetto al precedente schema CBR, HARATU ha dimostrato una capacità superiore nel ridurre la copertura nuvolosa complessiva, un problema ricorrente nelle versioni precedenti del modello che tendevano a sovrastimare la presenza di nubi basse. Parallelamente, l’adozione di HARATU ha comportato un aumento dell’altezza della base delle nubi, migliorando la coerenza tra le simulazioni e le osservazioni reali, come evidenziato negli studi di de Rooy e de Vries (2017). Questo risultato è attribuibile alla riformulazione della scala di lunghezza e all’ottimizzazione dei flussi turbolenti, che consentono una rappresentazione più accurata dell’entrainment al confine superiore delle nubi e una migliore gestione delle interazioni tra turbolenza e processi microfisici.

Un ulteriore beneficio di HARATU si manifesta nel miglioramento della climatologia del vento, un aspetto cruciale per la qualità delle previsioni meteorologiche. Un’analisi approfondita condotta sul dominio dei Paesi Bassi ha rivelato che lo schema HARATU elimina quasi completamente il bias nel ciclo diurno della velocità media del vento a 10 metri di altezza, mantenendo un errore trascurabile lungo l’intera giornata. Al contrario, sia lo schema CBR che quello utilizzato nel modello operativo del Centro Europeo per le Previsioni Meteorologiche a Medio Termine (ECMWF, ciclo cy41, risoluzione T1279) mostrano un segnale diurno pronunciato nel bias della velocità del vento sullo stesso dominio, come illustrato nella Fig. 3a. Questo risultato non si limita al dominio olandese, ma è stato riscontrato in modo coerente in tutti i domini operativi di HARMONIE–AROME, sebbene tali dati non siano stati riportati esplicitamente. La capacità di HARATU di ridurre il bias nella velocità del vento si accompagna a un miglioramento complessivo delle metriche di errore: sia l’errore standard che l’errore assoluto delle previsioni del vento risultano significativamente ridotti, come mostrato nella Fig. 3b, evidenziando una maggiore affidabilità del modello.

Un aspetto particolarmente rilevante è il progresso nella simulazione del taglio del vento (wind shear) all’interno dello strato limite. Le osservazioni raccolte presso il sito di misurazione di Cabauw, un punto di riferimento per la validazione dei modelli meteorologici, hanno confermato che HARATU cattura in modo più accurato le variazioni verticali della velocità del vento rispetto allo schema CBR (Figg. 3c,d). Questa capacità è cruciale per applicazioni che richiedono una rappresentazione dettagliata delle dinamiche dello strato limite, come la previsione di fenomeni locali o la valutazione degli impatti del vento su infrastrutture terrestri. Inoltre, l’analisi delle velocità del vento in ambiente marino, condotta utilizzando dati derivati da scatterometri, ha ulteriormente consolidato i vantaggi di HARATU, evidenziando un miglioramento netto rispetto al predecessore CBR (de Rooy e de Vries, 2017). Tale progresso è attribuibile alla riformulazione delle scale di lunghezza e alla ricalibrazione dei parametri di mescolamento, che ottimizzano il trasferimento del momento attraverso lo strato limite, specialmente in condizioni di vento forte.

In sintesi, l’implementazione di HARATU in HARMONIE–AROME ha introdotto miglioramenti significativi in molteplici aspetti della simulazione meteorologica, dalla rappresentazione delle nubi alla dinamica del vento. La riduzione della copertura nuvolosa, l’incremento dell’altezza della base delle nubi e l’eliminazione del bias diurno nella velocità del vento, combinati con una migliore cattura del taglio del vento e una diminuzione degli errori di previsione, testimoniano l’efficacia di questo schema. Questi avanzamenti rafforzano la robustezza di HARMONIE–AROME come strumento operativo per la previsione meteorologica regionale, offrendo una base solida per ulteriori sviluppi nella modellazione dei processi atmosferici complessi.

La Figura 1 rappresenta un’analisi comparativa dettagliata del contenuto di acqua liquida e di ghiaccio nelle nubi, confrontando osservazioni sperimentali con le simulazioni numeriche effettuate utilizzando il modello HARMONIE–AROME, con e senza l’implementazione dello schema microfisico OCND2. I dati osservativi sono stati raccolti presso la stazione di Hyytiälä, situata vicino a Helsinki, in Finlandia, nel corso del mese di febbraio 2014, un periodo caratterizzato da condizioni invernali tipiche dell’Europa settentrionale. La figura si compone di sei pannelli disposti su tre righe e due colonne, ciascuno dei quali fornisce una rappresentazione spazio-temporale del contenuto di acqua liquida nuvolosa (colonna di sinistra) e del contenuto di acqua di ghiaccio (colonna di destra, che include ghiaccio, graupel e neve), espressi in kg kg⁻¹. Questa analisi si inserisce nel contesto del progetto CloudNET, che sfrutta strumentazioni avanzate come radar nuvolosi, lidar e radiometri a microonde a doppia lunghezza d’onda per derivare misurazioni accurate delle proprietà delle nubi, offrendo un benchmark affidabile per la validazione dei modelli meteorologici.

Struttura e Contenuto dei Pannelli

I pannelli sono organizzati per consentire un confronto diretto tra osservazioni e simulazioni. La riga superiore presenta i dati osservati: il pannello di sinistra mostra il contenuto di acqua liquida nuvolosa, con una scala di colore che varia da 0,000001 a 0,001 kg kg⁻¹ (incrementi di 0,000050), mentre il pannello di destra riporta il contenuto di acqua di ghiaccio, con una scala che spazia da 0,0001 a 0,2100 kg kg⁻¹ (incrementi di 0,0050). La riga centrale mostra i risultati del modello HARMONIE–AROME con l’implementazione dello schema OCND2, utilizzando le stesse scale di colore per entrambi i contenuti (acqua liquida e ghiaccio), per garantire un confronto omogeneo. Infine, la riga inferiore riporta i risultati del modello senza OCND2, mantenendo invariata la scala cromatica per consentire una valutazione diretta delle differenze introdotte dallo schema.

Gli assi dei grafici forniscono il contesto spazio-temporale dell’analisi. L’asse orizzontale (x) copre l’intero mese di febbraio 2014, dal 1° al 28, con incrementi giornalieri, permettendo di osservare l’evoluzione temporale delle proprietà delle nubi. L’asse verticale (y), presente sul lato sinistro di ciascun pannello, rappresenta l’altezza in metri, da 0 a 10.000 m, con incrementi di 2.000 m, coprendo così l’intera troposfera inferiore, dove si concentrano la maggior parte dei processi nuvolosi in condizioni invernali.

Analisi dei Risultati: Contenuto di Acqua Liquida

Le osservazioni del contenuto di acqua liquida nuvolosa (pannello superiore sinistro) evidenziano una distribuzione concentrata prevalentemente a bassa quota, tipicamente al di sotto dei 2.000 m, con valori che raggiungono un massimo di 0,001 kg kg⁻¹. Questa distribuzione è coerente con la presenza di nubi basse, spesso di tipo stratiforme, tipiche delle condizioni fredde e umide dell’inverno nordico, dove l’acqua liquida sopraffusa può persistere a temperature sotto lo zero. Nel pannello centrale sinistro, che riporta i risultati del modello con OCND2, si osserva una rappresentazione più realistica della distribuzione dell’acqua liquida rispetto al modello senza OCND2 (pannello inferiore sinistro). Con OCND2, il modello riesce a catturare una maggiore quantità di acqua liquida a bassa quota, con concentrazioni che si avvicinano ai valori osservati, dimostrando una migliore capacità di preservare la fase liquida in condizioni di freddo intenso. Al contrario, il modello senza OCND2 tende a sottostimare significativamente il contenuto di acqua liquida, mostrando una presenza meno marcata e distribuita in modo meno uniforme, un comportamento che riflette le limitazioni dello schema originale nel gestire la formazione prematura di ghiaccio a scapito dell’acqua liquida sopraffusa.

Analisi dei Risultati: Contenuto di Acqua di Ghiaccio

Per quanto riguarda il contenuto di acqua di ghiaccio (pannelli di destra), le osservazioni indicano una concentrazione prevalente tra i 2.000 e i 6.000 m di altezza, con valori massimi che raggiungono 0,2100 kg kg⁻¹. Questa distribuzione è tipica delle nubi miste o di ghiaccio presenti a quote intermedie, dove le temperature sono sufficientemente basse da favorire la formazione di particelle solide. Il modello con OCND2 (pannello centrale destro) mostra un miglioramento significativo rispetto alla versione senza OCND2 (pannello inferiore destro). In particolare, OCND2 riduce la quantità di ghiaccio a bassa quota, un problema critico dello schema originale che tendeva a sovrastimare la formazione di particelle di ghiaccio (inclusi ghiaccio, graupel e neve) nelle regioni inferiori dello strato limite. Questa riduzione porta i valori simulati più vicini a quelli osservati, anche se si nota ancora una leggera sovrastima del contenuto di ghiaccio in alcune fasce di altezza, suggerendo che ulteriori affinamenti potrebbero essere necessari. Senza OCND2, invece, il modello produce una distribuzione irrealistica del contenuto di ghiaccio, con una presenza eccessiva a quote basse, in netto contrasto con le osservazioni che mostrano cieli più sereni in quelle regioni.

Implicazioni Scientifiche

La Figura 1 sottolinea l’efficacia dello schema OCND2 nel migliorare la simulazione delle nubi in condizioni invernali, un aspetto cruciale per la previsione meteorologica in regioni come l’Europa settentrionale, dove le dinamiche delle nubi miste e la presenza di acqua sopraffusa giocano un ruolo fondamentale. L’aumento del contenuto di acqua liquida a bassa quota e la contemporanea riduzione del contenuto di ghiaccio riflettono una rappresentazione più accurata dei processi microfisici, in particolare della transizione tra fase liquida e solida, che nello schema originale veniva accelerata in modo non realistico. Questi miglioramenti si traducono in una maggiore coerenza con i dati osservativi raccolti nell’ambito del progetto CloudNET, che rappresentano un punto di riferimento per la validazione dei modelli numerici. Tuttavia, la persistenza di alcune discrepanze, come la leggera sovrastima del contenuto di ghiaccio a quote intermedie, evidenzia la complessità dei processi microfisici e la necessità di ulteriori sviluppi per affinare la parametrizzazione delle interazioni tra acqua liquida e ghiaccio.

In conclusione, la Figura 1 offre un’evidenza visiva del valore aggiunto dello schema OCND2 nel contesto del modello HARMONIE–AROME, dimostrando come un approccio microfisico più avanzato possa migliorare significativamente la capacità del modello di riprodurre le condizioni nuvolose osservate in un ambiente invernale. Questo progresso non solo rafforza la affidabilità delle previsioni meteorologiche, ma fornisce anche una base solida per future ricerche sui processi atmosferici in condizioni climatiche estreme.

La Figura 2 offre un’analisi comparativa approfondita delle prestazioni del modello numerico HARMONIE–AROME, nella sua versione ciclo 40h1.1, confrontando due configurazioni dello schema microfisico: la versione di riferimento (REF, rappresentata in rosso) e la versione aggiornata con lo schema OCND2 (in verde). L’analisi si concentra su due parametri meteorologici fondamentali per la valutazione della qualità delle previsioni: la temperatura a 2 metri dal suolo (T2m, espressa in °C) e l’umidità relativa (espressa in percentuale, %), valutata in funzione dell’altezza atmosferica. I dati utilizzati per questa validazione sono stati raccolti da un totale di 777 stazioni di osservazione sparse su un dominio non specificato, nel periodo compreso tra il 20 ottobre 2014 e il 22 ottobre 2014. Le analisi sono state effettuate con una frequenza di 12 ore, corrispondenti agli orari 00:12 UTC e 12:24 UTC, garantendo una copertura temporale rappresentativa delle condizioni autunnali nell’emisfero settentrionale.

Struttura e Contenuto della Figura

La Figura 2 è composta da due pannelli distinti, ciascuno dei quali fornisce informazioni complementari sulle prestazioni del modello:

• Pannello di sinistra: Questo pannello illustra il bias (rappresentato con simboli quadrati) e la deviazione standard (rappresentata con simboli a croce) della temperatura a 2 metri (T2m) in °C, confrontando le due configurazioni del modello, REF (rosso) e OCND2 (verde). I valori sono riportati in funzione del tempo di previsione (lead time), che si estende da 0 a 48 ore, con incrementi di 5 ore sull’asse orizzontale. Il bias rappresenta la differenza media tra i valori previsti dal modello e quelli osservati, fornendo un’indicazione sistematica dell’errore del modello, mentre la deviazione standard misura la variabilità degli errori di previsione rispetto alla media, offrendo un’indicazione della consistenza delle stime.
• Pannello di destra: Questo pannello mostra il bias (quadrati) e la deviazione standard (croci) dell’umidità relativa (%) in funzione dell’altezza atmosferica, espressa in hPa, che varia da 1000 hPa (prossimità della superficie) a 500 hPa (circa 5.500 m di altezza). Anche qui, i dati sono confrontati tra REF (rosso) e OCND2 (verde). L’asse verticale destro riporta il numero di casi (stazioni di osservazione) utilizzati per il calcolo delle statistiche a ciascuna altezza, che diminuisce progressivamente con l’aumentare dell’altitudine, passando da circa 5.000 casi vicino alla superficie a meno di 1.000 a 500 hPa.

Analisi Dettagliata dei Risultati

1. Temperatura a 2 Metri (Pannello di Sinistra)

L’analisi della temperatura a 2 metri rivela differenze significative tra le due configurazioni del modello. La versione REF (rosso) mostra un bias freddo persistente, con valori che oscillano tra -1,5 °C e -0,5 °C lungo l’intero arco temporale di previsione. Il bias raggiunge il suo valore minimo (circa -1,5 °C) intorno alle 20 ore di previsione, indicando una tendenza sistematica del modello a sottostimare la temperatura superficiale rispetto alle osservazioni. Questo comportamento riflette le limitazioni dello schema microfisico originale, che tende a generare un’eccessiva formazione di ghiaccio e una riduzione dell’acqua liquida nelle nubi basse, influenzando negativamente il bilancio radiativo e termico vicino alla superficie. Al contrario, la configurazione con OCND2 (verde) mostra un miglioramento sostanziale: il bias è notevolmente ridotto, variando tra -0,5 °C e +0,5 °C, con valori che si avvicinano allo zero per gran parte del periodo di previsione. Questo indica che OCND2 corregge efficacemente il bias freddo, portando le previsioni di temperatura molto più vicine alle osservazioni.

Per quanto riguarda la deviazione standard, la configurazione REF (croci rosse) presenta valori più elevati, che variano tra 1,5 °C e 2 °C, riflettendo una maggiore dispersione degli errori di previsione e, di conseguenza, una minore affidabilità delle stime. Con OCND2 (croci verdi), la deviazione standard si riduce leggermente, stabilizzandosi intorno a 1,5 °C lungo l’intero periodo di previsione. Sebbene la riduzione non sia drammatica, questo miglioramento suggerisce che OCND2 non solo corregge il bias sistematico, ma contribuisce anche a una maggiore consistenza nelle previsioni di temperatura, riducendo la variabilità degli errori.

2. Umidità Relativa (Pannello di Destra)

L’analisi dell’umidità relativa in funzione dell’altezza rivela ulteriori vantaggi dello schema OCND2. Nella configurazione REF (rosso), si osserva un bias secco significativo, con valori negativi che raggiungono un minimo di circa -15% a 850 hPa (circa 1.500 m di altezza). Questo bias indica una sistematica sottostima dell’umidità relativa, un problema che può essere attribuito alla tendenza dello schema originale a rimuovere eccessivamente la soprassaturazione rispetto al ghiaccio, favorendo la formazione di nubi di ghiaccio a scapito dell’acqua liquida e riducendo così l’umidità disponibile nell’atmosfera inferiore. Con OCND2 (verde), il bias è drasticamente ridotto: i valori si avvicinano allo zero a tutte le altezze, con leggere oscillazioni positive (fino a +5%) in alcuni livelli, suggerendo una rappresentazione più equilibrata dell’umidità. Questo miglioramento è coerente con la capacità di OCND2 di preservare una maggiore quantità di acqua liquida nelle nubi, limitando la formazione prematura di ghiaccio e mantenendo livelli di umidità più realistici.

La deviazione standard dell’umidità relativa evidenzia ulteriori differenze. Per REF (croci rosse), i valori sono più alti, superando il 15% a 850 hPa, il che indica una notevole variabilità negli errori di previsione e una minore affidabilità del modello in queste condizioni. Con OCND2 (croci verdi), la deviazione standard si riduce significativamente, mantenendosi al di sotto del 10% a tutte le altezze. Questo risultato riflette una maggiore precisione e consistenza nelle previsioni di umidità, con errori meno dispersi rispetto alla configurazione REF.

Implicazioni Scientifiche e Conclusioni

La Figura 2 dimostra in modo chiaro i benefici derivanti dall’implementazione dello schema OCND2 nel modello HARMONIE–AROME. Per la temperatura a 2 metri, OCND2 corregge il bias freddo sistematico presente nella configurazione REF, riducendo l’errore medio e migliorando leggermente anche la consistenza delle previsioni, come indicato dalla deviazione standard. Per l’umidità relativa, i miglioramenti sono ancora più marcati: OCND2 elimina il bias secco, specialmente a quote medio-basse, e riduce la variabilità degli errori, portando a una rappresentazione più accurata e affidabile dell’umidità attraverso l’atmosfera inferiore. Questi progressi sono il risultato di una migliore gestione dei processi microfisici da parte di OCND2, che consente una rappresentazione più realistica delle nubi miste, preservando l’acqua liquida e limitando la formazione eccessiva di ghiaccio. Tale miglioramento ha implicazioni dirette sul bilancio termico e idrico dell’atmosfera, con effetti positivi sulla qualità delle previsioni meteorologiche in contesti autunnali e invernali.

In sintesi, la Figura 2 sottolinea il valore aggiunto dello schema OCND2, evidenziando come un approccio microfisico più avanzato possa affrontare con successo alcune delle limitazioni del modello originale, migliorando la capacità di HARMONIE–AROME di simulare accuratamente le condizioni atmosferiche. Questi risultati non solo rafforzano l’affidabilità del modello per applicazioni operative, ma forniscono anche una base solida per ulteriori sviluppi nella modellazione dei processi atmosferici complessi.

La Figura 3 fornisce un’analisi comparativa dettagliata delle prestazioni di tre schemi di turbolenza utilizzati per la previsione della velocità del vento nel modello numerico HARMONIE–AROME, nella sua versione ciclo 38. Gli schemi analizzati sono il precedente schema CBR (rappresentato in nero), il nuovo schema HARATU (in rosso), e il modello operativo del Centro Europeo per le Previsioni Meteorologiche a Medio Termine (ECMWF, ciclo 41, risoluzione T1279, in blu). L’analisi si concentra su diversi aspetti della dinamica del vento, includendo il bias della velocità del vento a 10 metri, gli errori di previsione e la rappresentazione del taglio del vento nello strato limite. I dati sono stati raccolti nel dominio dei Paesi Bassi, con validazioni effettuate utilizzando osservazioni dirette, incluse quelle della torre di misurazione di Cabauw, un sito di riferimento per studi meteorologici. Il periodo di analisi si estende dal 6 gennaio al 29 febbraio 2016, un intervallo rappresentativo delle condizioni invernali nell’Europa nord-occidentale, caratterizzato da dinamiche atmosferiche complesse nello strato limite.

Struttura e Contenuto della Figura

La Figura 3 è organizzata in quattro pannelli, ciascuno dei quali esplora un aspetto specifico delle prestazioni dei tre schemi di turbolenza:

• Pannello (a): Questo pannello rappresenta il bias della velocità del vento a 10 metri (espressa in m s⁻¹) nel dominio dei Paesi Bassi, in funzione dell’ora del giorno, coprendo due cicli diurni completi (da 00:00 UTC a 00:00 UTC del giorno successivo). Il bias è definito come la differenza media tra la velocità del vento prevista dal modello e quella osservata, offrendo un’indicazione dell’errore sistematico. Sono riportati i risultati per CBR (nero), HARATU (rosso) ed ECMWF (blu), con due periodi temporali distinti: 20161006-20160301 (linea continua) e 20161006-20160702 (linea tratteggiata). Lo schema HARATU (rosso) mostra un bias praticamente nullo lungo l’intera giornata, con variazioni minime che oscillano intorno allo zero. Al contrario, sia CBR (nero) che ECMWF (blu) evidenziano un chiaro segnale diurno nel bias, con valori negativi che raggiungono -0,6 m s⁻¹ durante le ore notturne (circa 00:00 e 12:00 UTC) e valori positivi durante le ore diurne, indicando una sottostima notturna e una sovrastima diurna della velocità del vento. Questo comportamento suggerisce che CBR ed ECMWF non riescono a catturare adeguatamente le variazioni diurne della turbolenza nello strato limite, un problema che HARATU affronta con successo.
• Pannello (b): Questo pannello analizza l’errore assoluto medio (linea continua) e la deviazione standard (linea tratteggiata) della velocità del vento a 10 metri, in funzione del tempo di previsione (lead time), che si estende da 0 a 48 ore. Anche qui sono confrontati i tre schemi: CBR (nero), HARATU (rosso) ed ECMWF (blu). L’errore assoluto medio misura la grandezza media degli errori di previsione, mentre la deviazione standard indica la variabilità di tali errori rispetto alla media, fornendo un’indicazione dell’affidabilità delle previsioni. HARATU (rosso) mostra valori di errore assoluto medio e deviazione standard sistematicamente inferiori rispetto a CBR ed ECMWF, con un miglioramento particolarmente evidente oltre le 12 ore di previsione. Ad esempio, a 48 ore, l’errore assoluto medio di HARATU è di circa 1,5 m s⁻¹, contro valori superiori a 2 m s⁻¹ per CBR ed ECMWF. Questo risultato sottolinea la maggiore precisione e consistenza di HARATU nel prevedere la velocità del vento su orizzonti temporali estesi.
• Pannello (c): Questo pannello presenta un istogramma di frequenza bidimensionale del taglio del vento (dVamp/dz, espresso in m s⁻¹ per 100 m) a 200 m di altezza, utilizzando lo schema CBR. Sull’asse delle ascisse sono riportati i valori osservati dalla torre di Cabauw, mentre sull’asse delle ordinate sono indicati i valori previsti dal modello. La scala di colore rappresenta la frequenza logaritmica (log10[%]), con tonalità che variano dal bianco (bassa frequenza) al rosso scuro (alta frequenza). Una linea verde evidenzia i quantili (5, 10, 25, 50, 75, 90, 95), mostrando la relazione tra osservazioni e previsioni. Per CBR, si osserva una tendenza sistematica a sottostimare il taglio del vento: i valori previsti sono concentrati a livelli inferiori rispetto alle osservazioni, con una deviazione significativa dalla linea 1:1, che rappresenterebbe una corrispondenza perfetta. Questo comportamento indica che CBR non riesce a catturare adeguatamente i gradienti verticali di velocità del vento nello strato limite, un aspetto critico per la simulazione delle dinamiche atmosferiche.
• Pannello (d): Simile al pannello (c), questo istogramma rappresenta il taglio del vento a 200 m di altezza, ma per lo schema HARATU. La struttura del grafico è identica, con osservazioni sull’asse x, previsioni sull’asse y, e la stessa scala di colore per la frequenza logaritmica. In questo caso, HARATU mostra una distribuzione molto più vicina alla linea 1:1, con i quantili verdi che seguono una traiettoria più allineata rispetto a CBR. Questo indica una rappresentazione significativamente più accurata del taglio del vento, con una corrispondenza migliore tra i valori previsti e quelli osservati, specialmente per i quantili centrali (25-75), che rappresentano la maggior parte dei casi.

Implicazioni Scientifiche e Conclusioni

La Figura 3 dimostra in modo chiaro i vantaggi dello schema di turbolenza HARATU rispetto ai predecessori CBR ed ECMWF nella simulazione della dinamica del vento. Nel pannello (a), HARATU elimina quasi completamente il bias diurno della velocità del vento a 10 metri, un problema evidente in CBR ed ECMWF, che mostrano oscillazioni sistematiche legate al ciclo diurno. Questo miglioramento è attribuibile alla riformulazione delle scale di lunghezza e alla migliore gestione dei flussi turbolenti in HARATU, che consentono una rappresentazione più accurata delle variazioni di turbolenza nello strato limite durante il giorno e la notte. Nel pannello (b), la riduzione dell’errore assoluto medio e della deviazione standard evidenzia una maggiore precisione e affidabilità delle previsioni di HARATU, con benefici che si amplificano con l’aumentare del tempo di previsione, un aspetto cruciale per applicazioni operative su orizzonti temporali estesi.

I pannelli (c) e (d) sottolineano ulteriormente i progressi di HARATU nella simulazione del taglio del vento nello strato limite. La sottostima sistematica del taglio del vento da parte di CBR, evidenziata nel pannello (c), riflette una limitazione nella capacità dello schema di catturare i gradienti verticali di velocità del vento, un aspetto fondamentale per la dinamica dello strato limite e per applicazioni come la previsione degli impatti del vento su infrastrutture o la modellazione della dispersione di inquinanti. Al contrario, HARATU (pannello d) mostra una corrispondenza molto più stretta con le osservazioni di Cabauw, dimostrando una capacità superiore di riprodurre i gradienti di velocità del vento e, di conseguenza, di rappresentare in modo più realistico le dinamiche turbolente nello strato limite.

In conclusione, la Figura 3 conferma che lo schema HARATU rappresenta un progresso significativo nella modellazione della turbolenza in HARMONIE–AROME. La riduzione del bias diurno, la diminuzione degli errori di previsione e la migliore rappresentazione del taglio del vento dimostrano che HARATU non solo migliora l’accuratezza delle previsioni, ma ne aumenta anche l’affidabilità, rendendo il modello uno strumento più robusto per applicazioni meteorologiche operative e di ricerca. Questi risultati sottolineano l’importanza di una parametrizzazione avanzata della turbolenza per affrontare le complessità dello strato limite atmosferico, specialmente in contesti climatici dinamici come quelli invernali dell’Europa settentrionale.

Rappresentazione dei Processi Convettivi in HARMONIE–AROME

La modellazione dei processi convettivi rappresenta un aspetto cruciale nei modelli numerici di previsione meteorologica, specialmente quando si opera a scale spaziali fini. Nel modello HARMONIE–AROME, caratterizzato da una risoluzione orizzontale di 2,5 km, ci si aspetta che la convezione profonda, ovvero quella associata a fenomeni intensi come temporali o cumulonembi, venga risolta in modo approssimativo direttamente dalla dinamica non idrostatica del modello. Questa capacità deriva dalla risoluzione sufficiente a catturare le principali strutture dinamiche di tali fenomeni, eliminando la necessità di una parametrizzazione esplicita per la convezione profonda. Tuttavia, la convezione superficiale, che include processi meno intensi ma altrettanto importanti come i moti convettivi nello strato limite che non generano precipitazioni significative, non può essere risolta direttamente a questa scala e richiede quindi un approccio parametrizzato per rappresentarne gli effetti sul trasporto di calore, umidità e momento nell’atmosfera.

Per affrontare la convezione superficiale, HARMONIE–AROME adotta un approccio basato sul concetto di flusso di massa, un framework ampiamente utilizzato nella modellistica atmosferica. Questo approccio considera la presenza di una o più correnti ascensionali che trasportano verso l’alto quantità significative di calore, umidità e momento, contribuendo al mescolamento verticale nell’atmosfera. Il trasporto convettivo è determinato dalla differenza tra le proprietà fisiche della corrente ascensionala (ad esempio, temperatura e contenuto di vapore) e quelle dell’ambiente circostante, moltiplicata per la quantità di massa trasportata dalla corrente stessa. La dinamica di questo processo è influenzata da due meccanismi fondamentali: l’entrainment, ovvero l’ingresso di aria dall’ambiente circostante nella corrente ascensionala, che tende a diluirne le proprietà, e il detrainment, che descrive l’uscita di aria dalla corrente verso l’ambiente, contribuendo a modificare le condizioni atmosferiche locali. Questi due processi, che regolano l’interazione tra la corrente ascensionala e l’ambiente, sono considerati elementi centrali in qualsiasi schema di convezione, poiché determinano l’efficacia del trasporto verticale e l’evoluzione delle proprietà termodinamiche dell’atmosfera.

Nel contesto di HARMONIE–AROME, la parametrizzazione della convezione superficiale si basa su uno schema specifico denominato EDMFm, che si distingue da quello utilizzato in AROME-France (Seity et al., 2011). Questo schema si inserisce in un quadro teorico più ampio noto come “eddy diffusivity mass-flux” (EDMF), sviluppato a partire dai contributi seminali di Siebesma e Teixeira (2000), Soares et al. (2004), Siebesma et al. (2007), e Rio e Hourdin (2008). L’approccio EDMF combina due componenti complementari per rappresentare i processi di trasporto nello strato limite: una componente di diffusività turbolenta, che descrive il mescolamento su piccola scala dovuto alla turbolenza, e una componente di flusso di massa, che cattura il trasporto organizzato associato alle correnti ascensionali. La parte di diffusività turbolenta è gestita dallo schema di turbolenza HARATU, già descritto in precedenza, che si occupa del mescolamento locale generato da moti turbolenti di piccola scala. La componente di flusso di massa, invece, si concentra sul trasporto verticale associato sia a correnti ascensionali nuvolose (che portano alla formazione di nubi convettive poco profonde) sia a correnti ascensionali secche, ovvero non saturate, che non raggiungono il livello di condensazione ma contribuiscono comunque al mescolamento nello strato limite.

Un elemento distintivo di HARMONIE–AROME è l’adozione dello schema EDMFm per la parametrizzazione della convezione superficiale, che differisce dallo schema di flusso di massa utilizzato in AROME-France, noto come EDKF (Pergaud et al., 2009). L’EDMFm in HARMONIE–AROME si basa su un’implementazione specifica del framework EDMF, ottimizzata per migliorare la rappresentazione dei moti convettivi superficiali e la loro interazione con la turbolenza nello strato limite. Questo schema si concentra su aspetti che lo distinguono dall’EDKF, come la parametrizzazione dell’entrainment e del detrainment, la gestione delle correnti ascensionali secche e nuvolose, e l’integrazione con lo schema di turbolenza HARATU. Queste differenze riflettono l’obiettivo di HARMONIE–AROME di ottimizzare la simulazione dei processi convettivi superficiali in un contesto di alta risoluzione, garantendo una rappresentazione più accurata delle dinamiche dello strato limite e dei loro effetti sui campi meteorologici.

In sintesi, la gestione della convezione in HARMONIE–AROME evidenzia un approccio bilanciato tra la risoluzione esplicita della convezione profonda e la parametrizzazione della convezione superficiale. L’adozione dello schema EDMFm, all’interno del framework EDMF, consente al modello di catturare in modo efficace il trasporto verticale associato ai moti convettivi superficiali, migliorando l’interazione tra turbolenza e convezione e contribuendo a una rappresentazione più realistica delle condizioni atmosferiche. Questo approccio sottolinea l’importanza di una parametrizzazione accurata dei processi convettivi per il successo delle previsioni meteorologiche a scala regionale, specialmente in contesti in cui lo strato limite gioca un ruolo dominante nella dinamica atmosferica.

La Figura 4 presenta una rappresentazione schematica delle strutture dello strato limite atmosferico in due contesti convettivi distinti, ciascuno caratterizzato da un diverso tipo di copertura nuvolosa: uno strato limite con nubi cumuliformi (cumulus-topped boundary layer) a sinistra e uno con nubi stratocumuliformi (stratocumulus-topped boundary layer) a destra. Questi diagrammi sono strumenti concettuali fondamentali per comprendere la dinamica dei processi convettivi superficiali e il ruolo dell’entrainment nella modellazione meteorologica, in particolare nei modelli ad alta risoluzione come HARMONIE–AROME. Attraverso una descrizione visiva e stratificata, la figura evidenzia le differenze strutturali, dinamiche e termodinamiche tra i due regimi, mettendo in luce come i processi di trasporto verticale e l’interazione tra correnti ascensionali e ambiente circostante siano parametrizzati in contesti atmosferici differenti.

Analisi del Diagramma di Sinistra: Strato Limite con Nubi Cumuliformi

Il diagramma di sinistra rappresenta uno strato limite convettivo caratterizzato dalla presenza di nubi cumuliformi, tipicamente associate a condizioni di forte instabilità termodinamica, come quelle che si verificano in giornate soleggiate con un riscaldamento significativo della superficie terrestre. Questo regime è suddiviso in diversi strati distinti, ciascuno con un ruolo specifico nella dinamica convettiva:

• Strato convettivo secco (Dry convective layer): Questo è lo strato più basso, situato immediatamente sopra la superficie terrestre, dove il riscaldamento diurno genera moti convettivi che si manifestano come correnti ascensionali secche (dry updraft). Queste correnti trasportano calore e momento verso l’alto senza raggiungere il livello di condensazione, rimanendo quindi in uno stato non saturo. L’entrainment (indicato con “ε”) in questo strato rappresenta l’ingresso di aria dall’ambiente circostante nella corrente ascensionala, un processo che diluisce le proprietà della corrente, riducendone la temperatura e l’umidità.
• Strato nuvoloso (Cloudy layer): Sopra lo strato secco, le correnti ascensionali possono raggiungere il livello di condensazione, dando origine a nubi cumuliformi. In questo strato, le correnti ascensionali diventano umide (moist updraft), trasportando non solo calore e momento, ma anche vapore acqueo che si condensa formando goccioline nuvolose. L’entrainment (ε) continua a giocare un ruolo cruciale, influenzando la crescita e l’evoluzione delle nubi attraverso la diluizione delle proprietà della corrente ascensionala.
• Livello di inversione (zi) e altezza della sommità delle nubi (zt): Il livello di inversione (zi) segna la transizione tra lo strato limite e l’atmosfera libera sovrastante, caratterizzata da una maggiore stabilità termica che inibisce i moti convettivi. Le nubi cumuliformi, tuttavia, possono estendersi oltre questo livello, raggiungendo un’altezza massima definita come cloud-top height (zt). La capacità delle correnti ascensionali di penetrare l’inversione dipende dalla loro energia cinetica e dalle condizioni termodinamiche dell’ambiente sovrastante.

In questo contesto, l’entrainment (ε) è un processo critico, la cui forma dipende dalla velocità verticale delle correnti ascensionali. Per le correnti umide, il flusso di massa alla base della nube è parametrizzato utilizzando il metodo descritto da Grant (2001), che fornisce un approccio semplificato per stimare il trasporto di massa in presenza di condensazione.

Analisi del Diagramma di Destra: Strato Limite con Nubi Stratocumuliformi

Il diagramma di destra rappresenta uno strato limite con nubi stratocumuliformi, un regime più stabile e uniforme rispetto a quello cumuliforme, spesso associato a condizioni di maggiore umidità e a un’inversione termica più pronunciata. Anche in questo caso, lo strato limite è suddiviso in strati distinti:

• Strato sotto la nube o secco (Sub-cloud or dry layer): Questo strato, simile allo strato convettivo secco del diagramma di sinistra, si trova immediatamente sopra la superficie e ospita correnti ascensionali secche o umide che non hanno ancora raggiunto il livello di condensazione. L’entrainment (ε) in questo strato regola l’interazione tra le correnti ascensionali e l’ambiente, influenzando il trasporto di calore e umidità verso gli strati superiori.
• Strato stratocumuliforme (Stratocumulus layer): Sopra lo strato secco, si sviluppa uno strato nuvoloso continuo, caratterizzato da nubi stratocumuliformi che si estendono orizzontalmente in modo più uniforme rispetto alle nubi cumuliformi. Le correnti ascensionali in questo strato sono tipicamente umide, contribuendo al mantenimento della copertura nuvolosa. La dinamica dell’entrainment (ε) è simile a quella delle nubi cumuliformi, ma adattata alla maggiore stabilità e uniformità di questo regime, dove i moti verticali sono meno intensi ma più diffusi.
• Livello di inversione (zi) e altezza della sommità delle nubi (zt): In questo caso, il livello di inversione (zi) coincide con la sommità delle nubi (zt), poiché le nubi stratocumuliformi tendono a rimanere confinate sotto l’inversione a causa della maggiore stabilità dell’atmosfera sovrastante. Questa configurazione limita la penetrazione delle correnti ascensionali oltre lo strato limite, favorendo una distribuzione più orizzontale delle nubi.

Implicazioni Concettuali e Scientifiche

I due diagrammi illustrano chiaramente le differenze strutturali e dinamiche tra uno strato limite con nubi cumuliformi e uno con nubi stratocumuliformi, evidenziando il ruolo cruciale dell’entrainment nella modellazione dei processi convettivi. Nel regime cumuliforme, l’instabilità termodinamica favorisce moti verticali intensi, che portano alla formazione di nubi verticalmente sviluppate e alla penetrazione dell’inversione, un processo che richiede una parametrizzazione accurata dell’entrainment per catturare la diluizione delle correnti ascensionali e la loro interazione con l’atmosfera libera. Nel regime stratocumuliforme, invece, la maggiore stabilità e la presenza di uno strato nuvoloso continuo richiedono un approccio diverso, con un’enfasi sull’uniformità del trasporto verticale e sulla limitata penetrazione dell’inversione.

L’entrainment, rappresentato graficamente con “ε”, è un processo chiave in entrambi i regimi, poiché regola l’ingresso di aria ambientale nelle correnti ascensionali, influenzandone le proprietà termodinamiche (come temperatura e umidità) e dinamiche (come la velocità verticale). La dipendenza dell’entrainment dalla velocità verticale delle correnti, evidenziata nei diagrammi, sottolinea l’importanza di una parametrizzazione fisicamente realistica per garantire una rappresentazione accurata dei processi convettivi. Inoltre, l’uso del metodo di Grant (2001) per descrivere il flusso di massa alla base delle nubi nel caso delle correnti umide fornisce un approccio semplificato ma efficace per modellare il trasporto verticale in presenza di condensazione, un elemento essenziale per la simulazione delle nubi convettive superficiali.

Conclusioni

La Figura 4 offre una rappresentazione visiva e concettuale delle strutture dello strato limite convettivo in due contesti atmosferici distinti, evidenziando le differenze nella formazione delle nubi e nella dinamica dell’entrainment. Questi schemi sono fondamentali per comprendere come modelli come HARMONIE–AROME gestiscano la convezione superficiale, un processo critico per la previsione meteorologica a scala regionale. La distinzione tra nubi cumuliformi e stratocumuliformi, insieme alla parametrizzazione dell’entrainment, riflette la complessità dei processi convettivi e l’importanza di un approccio differenziato per rappresentare accuratamente le dinamiche dello strato limite in contesti atmosferici diversi. Questi diagrammi non solo chiariscono i meccanismi fisici alla base della convezione, ma forniscono anche una base teorica per lo sviluppo e la validazione di schemi di parametrizzazione nei modelli numerici, migliorando la loro capacità di simulare le condizioni atmosferiche reali.

Rappresentazione Avanzata dei Processi Convettivi tramite un Approccio a Doppio Flusso di Massa in EDMFm

La parametrizzazione della convezione superficiale nel modello HARMONIE–AROME si avvale di un approccio innovativo denominato EDMFm, che si distingue dallo schema EDKF utilizzato in AROME-France per l’adozione di un sistema a doppio flusso di massa. Questo approccio separa esplicitamente due tipi di correnti ascensionali: una corrente secca, che non raggiunge mai il livello di condensazione e quindi non genera nubi, e una corrente umida, che invece si satura, portando alla formazione di nubi attraverso la condensazione del vapore acqueo. Tale distinzione consente una rappresentazione più dettagliata e fisicamente accurata dei processi convettivi nello strato limite, tenendo conto delle diverse dinamiche che caratterizzano le correnti ascensionali in contesti atmosferici variabili. Come illustrato schematicamente nella Figura 4, EDMFm considera tre regimi distinti dello strato limite convettivo, ciascuno con caratteristiche specifiche in termini di struttura verticale e dinamica delle nubi. A differenza dell’approccio proposto da Neggers et al. (2009), che prevede una suddivisione flessibile tra le frazioni di corrente secca e umida in base alle condizioni ambientali, EDMFm opta per valori fissi predefiniti per queste frazioni, determinati esclusivamente dal regime convettivo in atto. Questa scelta semplifica il calcolo, garantendo al contempo una parametrizzazione robusta e coerente con le proprietà fisiche dei regimi considerati.

Il funzionamento dello schema EDMFm si articola in diverse fasi, iniziando con l’inizializzazione delle proprietà in eccesso delle correnti ascensionali, un passaggio fondamentale basato sui principi stabiliti da Neggers et al. (2009). Questa inizializzazione definisce le caratteristiche termodinamiche delle correnti, come la temperatura e il contenuto di vapore acqueo, rispetto all’ambiente circostante, fornendo la base per il successivo calcolo del loro comportamento dinamico. In una fase successiva, viene applicata un’equazione per determinare la velocità verticale delle correnti ascensionali, che permette di calcolare l’altezza massima che ciascuna corrente può raggiungere. Questo processo consente di identificare due parametri chiave: l’altezza dell’inversione (o altezza della base della nube) e l’altezza della sommità della nube, che definiscono rispettivamente il confine tra lo strato limite e l’atmosfera libera sovrastante e l’estensione verticale delle nubi convettive. La formulazione adottata per il calcolo della velocità verticale si basa su un consolidato corpus di letteratura, includendo i contributi di Siebesma et al. (2007), Simpson e Wiggert (1969), e de Rooy e Siebesma (2010), ed è ulteriormente avvalorata da studi più recenti come quello di de Roode et al. (2012). Questa solida base teorica garantisce che la dinamica delle correnti ascensionali sia rappresentata in modo fisicamente realistico, catturando le interazioni complesse tra moti verticali, stabilità atmosferica e processi di condensazione.

Con l’altezza dell’inversione determinata, lo schema EDMFm procede a definire i profili del tasso di entrainment, ovvero il processo attraverso il quale l’aria ambientale viene incorporata nelle correnti ascensionali, diluendone le proprietà termodinamiche. Questi profili dipendono esclusivamente dall’altezza verticale e dall’altezza dell’inversione, come illustrato nella Figura 4, e variano in modo significativo tra le correnti secche e umide. Per le correnti secche, EDMFm adotta una formulazione del tasso di entrainment basata sui risultati di simulazioni di large-eddy simulation (LES) per lo strato limite convettivo secco, secondo il lavoro di Siebesma et al. (2007). Questo approccio riflette le caratteristiche tipiche dello strato limite secco, dove l’entrainment è relativamente elevato a causa della natura turbolenta e instabile dei moti convettivi. Per le correnti umide nello strato sotto la nube, invece, EDMFm estende la formulazione di Siebesma et al. (2007) per includere le correnti termiche più grandi che non si arrestano all’altezza dell’inversione, ma continuano a salire formando nubi. Queste correnti, più rapide e potenti, sono associate a tassi di entrainment inferiori rispetto alle correnti secche, un aspetto evidenziato nella Figura 4b. Inoltre, il tasso di entrainment alla base della nube per le correnti umide è parametrizzato in modo da variare in maniera inversamente proporzionale all’altezza dell’inversione, riflettendo il fatto che strati misti più profondi tendono a ospitare correnti termiche più ampie e velocità verticali più elevate, come suggerito da de Rooy e Siebesma (2010). Questo comportamento è coerente con le osservazioni derivate da simulazioni LES, che mostrano una relazione diretta tra la profondità dello strato misto e la dinamica delle correnti ascensionali.

Nello strato nuvoloso, la formulazione dell’entrainment segue un andamento decrescente con l’altezza, secondo i risultati di Siebesma et al. (2003) e de Rooy e Siebesma (2008). Questo comportamento riflette la diminuzione dell’interazione tra le correnti ascensionali e l’ambiente man mano che si sale verso la sommità della nube, dove la stabilità atmosferica aumenta e i moti verticali tendono a indebolirsi. Un miglioramento specifico introdotto in EDMFm riguarda il valore del tasso di entrainment alla base della nube, che è collegato al valore del tasso di entrainment alla sommità dello strato sotto la nube. Questo collegamento implica una dipendenza diretta dall’altezza dello strato misto, consentendo una transizione più fluida tra lo strato sotto la nube e lo strato nuvoloso e migliorando la coerenza fisica della parametrizzazione.

In sintesi, l’approccio a doppio flusso di massa di EDMFm rappresenta un avanzamento significativo nella modellazione della convezione superficiale in HARMONIE–AROME. La distinzione tra correnti secche e umide, combinata con una parametrizzazione accurata dell’entrainment basata su solide fondamenta teoriche e osservative, consente al modello di catturare in modo più realistico le dinamiche convettive nello strato limite. Questo approccio non solo migliora la rappresentazione dei processi di trasporto verticale di calore, umidità e momento, ma contribuisce anche a una simulazione più precisa delle condizioni atmosferiche, con implicazioni positive per la qualità delle previsioni meteorologiche a scala regionale.

Parametrizzazione del Detrainment nei Modelli EDMFm e EDKF: Un’Analisi Approfondita

La distinzione fondamentale tra il modello EDMFm (Eddy Diffusivity Mass Flux multi-parcel) e il modello EDKF (Eddy Diffusivity Kain–Fritsch) risiede nella parametrizzazione del detrainment all’interno dello strato nuvoloso, un processo chiave per descrivere il trasferimento di massa tra le correnti ascensionali convettive e l’ambiente circostante. Come inizialmente sottolineato da de Rooy e Siebesma (2008), le fluttuazioni temporali e caso-specifiche nel profilo del flusso di massa (mass flux) sono prevalentemente correlate al detrainment frazionario, indicato con δ, piuttosto che all’entrainment frazionario, indicato con ε. Questa osservazione è corroborata da un’ampia serie di studi basati su simulazioni LES (Large Eddy Simulation), i quali evidenziano variazioni di ordini di grandezza più significative per δ rispetto a ε (si vedano, ad esempio, Jonker et al., 2006; Derbyshire et al., 2011; Böing et al., 2012; de Rooy et al., 2013). Tali evidenze empiriche trovano ulteriore supporto in considerazioni teoriche sviluppate da de Rooy e Siebesma (2010), le quali chiariscono il legame intrinseco tra il detrainment e il profilo del flusso di massa, evidenziando come δ svolga un ruolo dominante nel modulare la dinamica convettiva.

Per la prima volta, le implicazioni di queste analisi teoriche ed empiriche sono state integrate in uno schema operativo, rappresentato da EDMFm. Questo approccio segna una netta divergenza rispetto ad altri schemi operativi tradizionali, come quelli di tipo Kain–Fritsch (Kain e Fritsch, 1990; Kain, 2004), adottati, ad esempio, nell’opzione EDKF del modello AROME (Pergaud et al., 2009). Negli schemi di tipo Kain–Fritsch, i parametri ε e δ tendono a variare in modo opposto ma con un’ampiezza simile in risposta alle condizioni ambientali, limitando la capacità di questi modelli di riprodurre le variazioni di ordini di grandezza di δ associate alla profondità dello strato nuvoloso, come evidenziato da de Rooy et al. (2013). Al contrario, EDMFm incorpora esplicitamente la dipendenza del detrainment dalla profondità dello strato nuvoloso, adottando una rappresentazione non dimensionalizzata del profilo del flusso di massa, come proposto da de Rooy e Siebesma (2008). Questa metodologia consente di catturare in modo più accurato la variabilità di δ e la sua influenza sul comportamento convettivo.

Un elemento cruciale nella parametrizzazione del detrainment in EDMFm è l’introduzione del parametro xc, originariamente definito da Kain e Fritsch (1990). Questo parametro funge da indicatore delle condizioni ambientali che influenzano il detrainment, mostrando una correlazione positiva con l’umidità relativa e l’eccesso di galleggiamento (buoyancy excess) dell’updraft. De Rooy e Siebesma (2008) hanno dimostrato che valori elevati di xc sono associati a nuvole di grandi dimensioni, caratterizzate da velocità ascensionali significative, un marcato eccesso di galleggiamento e/o un ambiente circostante particolarmente umido. In tali condizioni, il detrainment tende a essere ridotto, determinando un profilo del flusso di massa che decresce lentamente con l’altezza. Questa relazione è stata validata attraverso un approccio basato su simulazioni LES, che confermano la plausibilità fisica della dipendenza funzionale di δ da xc. Per una trattazione esaustiva della formulazione del detrainment, si rimanda a de Rooy e Siebesma (2008).

La validità di questa parametrizzazione è ulteriormente avvalorata da evidenze osservative (ad esempio, Lamer et al., 2015) e da studi LES estensivi. Un contributo particolarmente significativo è offerto da Böing et al. (2012), i quali hanno condotto 90 simulazioni LES per analizzare la sensibilità dei parametri ε, δ e del profilo del flusso di massa in contesti di convezione profonda, considerando un’ampia gamma di condizioni di umidità relativa e stabilità ambientale. I risultati di questo studio confermano la variabilità predominante di δ rispetto a ε e il suo ruolo centrale nel determinare il profilo del flusso di massa, come illustrato nella Figura 5 di Böing et al. (2012), che riporta i risultati della parametrizzazione proposta da de Rooy e Siebesma (2008).

Un ulteriore aspetto distintivo tra EDMFm, implementato in HARMONIE–AROME (ciclo 40h1.1), e l’approccio adottato in AROME-France riguarda il modo in cui la convezione influenza la copertura nuvolosa totale e il contenuto di acqua liquida e ghiaccio a scala subgriglia. In HARMONIE–AROME, si utilizza il metodo descritto da Soares et al. (2004), che integra il contributo del mescolamento convettivo e turbolento per calcolare la varianza della distanza dalla saturazione all’interno di uno schema nuvoloso statistico. Al contrario, in AROME-France, il contributo della convezione alla varianza è trascurato, e l’impatto sulla copertura nuvolosa e sul contenuto di acqua liquida e ghiaccio subgriglia è modellato come proporzionale alla frazione di area occupata dall’updraft, calcolata sulla base del flusso di massa del passo temporale precedente. Questa differenza metodologica riflette approcci distinti nella rappresentazione dei processi subgriglia e sottolinea l’innovazione apportata da EDMFm nel migliorare la fedeltà fisica dei modelli convettivi.

In sintesi, la parametrizzazione del detrainment in EDMFm rappresenta un avanzamento significativo rispetto agli schemi tradizionali come EDKF, grazie alla sua capacità di incorporare la variabilità di δ in funzione della profondità dello strato nuvoloso e delle condizioni ambientali, supportata da robuste evidenze teoriche, osservative e numeriche. Questo approccio consente una rappresentazione più accurata e fisicamente coerente dei processi convettivi, con implicazioni rilevanti per la previsione meteorologica e la modellazione climatica.

Modellazione dei Processi Superficiali nei Modelli AROME-France e HARMONIE–AROME: Un’Analisi Dettagliata dello Schema SURFEX

La rappresentazione dei processi fisici alla superficie terrestre nei modelli meteorologici AROME-France e HARMONIE–AROME è affidata allo schema SURFEX (Surface Externalisée), una piattaforma avanzata di modellazione superficiale sviluppata prevalentemente da Météo-France in stretta collaborazione con la comunità scientifica internazionale (Masson et al., 2013). SURFEX si distingue per la sua capacità di integrare un’ampia gamma di modelli fisici dedicati a diverse tipologie di superfici, includendo terreni naturali, aree urbanizzate, specchi d’acqua interni come laghi e fiumi, nonché superfici oceaniche. Oltre a ciò, il sistema consente la simulazione di processi chimici e aerosolici a livello superficiale ed è progettato per supportare l’assimilazione di variabili superficiali e prossime alla superficie, rendendolo uno strumento versatile per applicazioni sia di ricerca che operative. La flessibilità di SURFEX si manifesta nella sua capacità di operare in modalità autonoma, grazie a procedure di inizializzazione dedicate, oppure in modalità accoppiata con un modello atmosferico, garantendo un’interazione dinamica tra la superficie e l’atmosfera sovrastante (Masson et al., 2013).

Un aspetto centrale della struttura di SURFEX è la sua rappresentazione delle celle della griglia del modello attraverso quattro tessere superficiali distinte: mare o oceano, acque interne (laghi e fiumi), aree urbane e natura (che comprende suolo e vegetazione). La tessera “natura” può essere ulteriormente suddivisa in sotto-unità, denominate “patch”, che riflettono la variabilità dei tipi di vegetazione presenti nella cella. Ciascuna tessera è modellata utilizzando uno specifico schema fisico, e il flusso totale di energia, momento e massa per ogni cella della griglia è calcolato come la somma ponderata dei flussi individuali generati da ciascuna tessera, con pesi determinati dalla loro frazione areale all’interno della cella stessa. Questo approccio a tessere consente una rappresentazione dettagliata e fisicamente coerente delle interazioni superficie-atmosfera, tenendo conto delle eterogeneità superficiali a scala di griglia.

Nel contesto del ciclo 40h1.1 di HARMONIE–AROME, viene impiegata la versione 7.3 di SURFEX. Per quanto riguarda la tessera “natura”, lo scambio di energia e acqua tra la superficie terrestre e l’atmosfera è modellato attraverso lo schema ISBA (Interactions between Soil, Biosphere, and Atmosphere), che adotta un approccio di tipo “force–restore” (Boone et al., 1999). Questo metodo si basa su una rappresentazione semplificata dei processi di trasferimento di calore e umidità nel suolo, bilanciando le forzanti atmosferiche con i meccanismi di ripristino delle condizioni superficiali. Lo schema ISBA è integrato con il modello di neve di Douville et al. (1995), che descrive l’evoluzione dello strato nevoso in termini di accumulo, fusione e proprietà termiche. Nel ciclo 40h1.1, le caratteristiche superficiali della tessera “natura” sono aggregate, e i calcoli dei flussi si basano su una singola patch, semplificando la rappresentazione della variabilità della vegetazione.

Per la tessera marina, SURFEX utilizza lo schema ECUME (Exchange Coefficients from Unified Multi-campaign Estimates), sviluppato da Belamari (2005), per modellare gli scambi di momento, calore e umidità sull’acqua. Inoltre, l’ultima versione di HARMONIE–AROME incorpora il “Simple Ice Model” per rappresentare il ghiaccio marino, introducendo parametri specifici per descrivere le proprietà superficiali del ghiaccio, come la rugosità e l’albedo. Per quanto riguarda le acque interne, la parametrizzazione dei flussi sulla superficie acquatica si basa sulla formula di Charnock (1955), che lega la rugosità superficiale alla velocità del vento. La temperatura superficiale dei laghi è inizializzata utilizzando la temperatura del suolo profondo, estrapolata se necessario, e viene mantenuta costante durante il periodo di previsione. In presenza di temperature inferiori al punto di congelamento, SURFEX applica proprietà tipiche della neve, come una rugosità del momento superficiale pari a 0,001 m e un’albedo di 0,85, per rappresentare adeguatamente le condizioni di ghiaccio.

Le aree urbane, invece, sono simulate mediante il modello TEB (Town Energy Balance), sviluppato da Masson (2000). Questo schema tiene conto delle specificità delle superfici antropizzate, come l’elevata capacità termica dei materiali urbani, la geometria degli edifici e l’effetto di ombreggiamento, per modellare accuratamente gli scambi energetici e idrici nelle città. La capacità di TEB di rappresentare i microclimi urbani contribuisce a migliorare la previsione delle condizioni atmosferiche in ambienti densamente popolati.

Per quanto riguarda le variabili diagnostiche, sulle tessere marine e di acque interne, le quantità a 2 e 10 metri di altezza (come temperatura, umidità e vento) sono calcolate interpolando le variabili di forzatura atmosferica e le proprietà superficiali, quali temperatura e umidità specifica. Sul terreno, invece, viene impiegato lo schema dello strato limite superficiale (SBL) proposto da Masson e Seity (2009). Questo schema prognostico unidimensionale calcola l’energia cinetica turbolenta (TKE), la velocità del vento, la temperatura e l’umidità su sei livelli verticali specifici: 0,5, 2, 4, 6,5, 9 e 12 metri sopra la superficie. Tale approccio consente una rappresentazione dettagliata della struttura dello strato limite prossimo al suolo, migliorando la capacità del modello di catturare le interazioni turbolente tra superficie e atmosfera.

In conclusione, lo schema SURFEX, come implementato in AROME-France e HARMONIE–AROME, rappresenta un avanzamento significativo nella modellazione dei processi superficiali, grazie alla sua struttura modulare e alla capacità di integrare rappresentazioni fisicamente robuste per diverse tipologie di superfici. La sua applicazione nel ciclo 40h1.1 di HARMONIE–AROME, con l’uso di schemi specifici come ISBA, ECUME, TEB e il modello di neve di Douville, garantisce una simulazione accurata degli scambi superficie-atmosfera, con implicazioni rilevanti per la previsione meteorologica ad alta risoluzione e lo studio dei processi climatici a scala regionale.

L’introduzione dello schema dello strato limite superficiale (SBL) nei modelli meteorologici HARMONIE–AROME è motivata dall’esigenza di migliorare la rappresentazione delle condizioni atmosferiche in situazioni di stabilità, caratterizzate da inversioni termiche e venti deboli. Tuttavia, l’esperienza operativa ha evidenziato che, nonostante lo schema SBL possa produrre temperature superficiali realistiche e adeguatamente basse in determinati contesti, in altri scenari tende a generare temperature eccessivamente basse, spesso accompagnate da una sottostima della velocità del vento. Questo comportamento sottolinea la complessità di modellare accuratamente i processi superficiali in condizioni stabili e la necessità di ulteriori affinamenti per garantire una rappresentazione equilibrata delle variabili meteorologiche vicino alla superficie.

Parallelamente, un’attenzione significativa è stata dedicata alla revisione delle basi di dati fisiografiche che descrivono l’uso del suolo, la topografia e le proprietà del suolo, come le proporzioni di argilla e sabbia, per i domini utilizzati nell’ambito del consorzio HIRLAM. Nel ciclo 40h1.1 di HARMONIE–AROME, la descrizione predefinita della copertura del suolo si basa sul dataset ECOCLIMAP v2.2 (Faroux et al., 2013), un database globale che fornisce informazioni dettagliate sulla vegetazione e sull’uso del suolo. Tuttavia, sono state apportate correzioni locali in aree dove ECOCLIMAP presentava limitazioni, come nelle regioni di neve permanente in Norvegia, dove la rappresentazione originale risultava inadeguata. Modifiche specifiche sono state implementate anche per Groenlandia e Islanda, con aggiornamenti ai parametri fisiografici, come le aree di neve permanente e l’indice di area fogliare (LAI). Queste modifiche hanno portato a miglioramenti significativi nelle previsioni di temperatura e vento vicino alla superficie, evidenziando l’importanza cruciale di basi di dati fisiografiche accurate per la qualità delle simulazioni meteorologiche.

Per quanto riguarda la topografia superficiale, il ciclo 40h1.1 adotta il dataset Global Multi-resolution Terrain Elevation Data 2010 (GMTED2010) (Danielson e Gesch, 2011), che fornisce un’elevata risoluzione spaziale per la descrizione del terreno. Le proporzioni di argilla e sabbia, invece, continuano a basarsi sul dataset della FAO (FAO, 2006), poiché il più recente Harmonized World Soil Database (HWSD) (Nachtergaele et al., 2012) presenta valori discutibili per la regione scandinava, compromettendo la sua affidabilità in tali contesti. Inoltre, per migliorare la rappresentazione degli effetti radiativi, è stata integrata una climatologia mensile della profondità ottica integrata verticalmente di quattro specie di aerosol, basata sul dataset di Tegen et al. (1997). Questa aggiunta consente di tenere conto dell’impatto degli aerosol sull’assorbimento e sulla dispersione della radiazione solare, influenzando il bilancio energetico superficiale e atmosferico.

Un aspetto critico delle versioni precedenti di HARMONIE–AROME riguardava la rappresentazione semplificata delle aree coperte da ghiaccio marino, dove la temperatura superficiale del ghiaccio veniva mantenuta costante per l’intera durata della previsione. Tale approccio risultava problematico, poiché introduceva un bias significativo nella temperatura a 2 metri sopra le superfici ghiacciate, con errori che crescevano proporzionalmente alla lunghezza del periodo di previsione. Per affrontare questa limitazione, nel ciclo 40h1.1 è stato introdotto il modello Simple ICE (SICE), sebbene non attivato per impostazione predefinita, ma utilizzato in configurazioni specifiche per domini dove il ghiaccio marino rappresenta una componente rilevante. SICE si basa sul risolutore di diffusione del calore nel suolo della piattaforma SURFEX e modella una lastra di ghiaccio marino con spessore fisso, consentendo una previsione dinamica della temperatura all’interno dello strato di ghiaccio. La lastra è suddivisa in più strati per risolvere l’equazione di diffusione del calore: lo strato superiore è caratterizzato dalla temperatura superficiale del ghiaccio, calcolata attraverso il bilancio termico, mentre lo strato inferiore è mantenuto alla temperatura del punto di congelamento. Le aree coperte da ghiaccio sono definite in base a un campo di concentrazione del ghiaccio fornito da fonti esterne, come osservazioni satellitari o modelli oceanografici.

Il flusso totale di una cella della griglia marina è calcolato come una combinazione ponderata dei contributi del ghiaccio e dell’acqua libera, con pesi determinati dalla frazione di copertura di ciascuna componente. Nella configurazione del ciclo 40h1.1, SICE rappresenta il ghiaccio marino come una lastra di 0,75 metri di spessore, suddivisa in quattro strati verticali, un compromesso che bilancia accuratezza fisica e efficienza computazionale. Questa parametrizzazione consente una rappresentazione più realistica dei processi termici e dinamici nelle regioni polari e subpolari, migliorando la fedeltà delle previsioni in ambienti dominati dal ghiaccio.

L’efficacia dello schema SICE è stata valutata attraverso un’analisi condotta su sette stazioni nel Golfo di Botnia, per il periodo dal 1° al 31 marzo 2013, utilizzando previsioni inizializzate alle 00:00 UTC. I risultati, illustrati nella Figura 6, confrontano le prestazioni del modello HARMONIE–AROME senza SICE (curve nere) con quelle ottenute attivando lo schema SICE (curve rosse). L’introduzione di SICE ha prodotto miglioramenti significativi nelle previsioni di pressione superficiale, temperatura e velocità del vento. In particolare, la temperatura a 2 metri ha mostrato un ciclo giornaliero più accurato e una riduzione del bias rispetto alle osservazioni, evidenziando la capacità dello schema di catturare meglio le dinamiche termiche delle superfici ghiacciate. Questi risultati sottolineano l’importanza di una modellazione avanzata del ghiaccio marino per migliorare la qualità delle previsioni meteorologiche in regioni caratterizzate da condizioni estreme.

In sintesi, il ciclo 40h1.1 di HARMONIE–AROME rappresenta un passo avanti nella modellazione dei processi superficiali, grazie all’aggiornamento delle basi di dati fisiografiche, all’integrazione di climatologie aerosol e all’introduzione di schemi avanzati come SICE. Tuttavia, le sfide associate allo schema SBL in condizioni stabili evidenziano la necessità di ulteriori sviluppi per ottimizzare la rappresentazione delle interazioni superficie-atmosfera, garantendo previsioni più affidabili e precise in una vasta gamma di contesti ambientali.

La Figura 5, tratta dallo studio di Böing et al. (2012) e pubblicata nell’ambito dell’American Geophysical Union, rappresenta un elemento cruciale per comprendere la dinamica del detrainment nei processi convettivi, come analizzato nel contesto della parametrizzazione del modello EDMFm. Il grafico illustra la relazione tra il detrainment netto, ossia la differenza tra il detrainment e l’entrainment, e un parametro ambientale specifico, indicato come un indicatore delle condizioni favorevoli alla formazione e alla crescita delle nuvole. Questo studio si basa su simulazioni numeriche avanzate, note come Large Eddy Simulations (LES), che permettono di analizzare in dettaglio i processi atmosferici a scala fine, offrendo una base solida per validare le parametrizzazioni utilizzate nei modelli meteorologici.

Nel grafico, l’asse orizzontale rappresenta il parametro ambientale che riflette le condizioni di umidità relativa e l’eccesso di galleggiamento dell’updraft, ovvero la corrente ascensionale che alimenta le nuvole convettive. Valori più alti di questo parametro corrispondono a situazioni in cui l’ambiente è più umido e l’updraft ha una maggiore spinta verso l’alto, condizioni tipiche di nuvole più grandi e intense, spesso associate a una maggiore velocità ascensionale e a un ambiente favorevole alla crescita nuvolosa. L’asse verticale, invece, mostra la variazione del detrainment netto, espresso in termini di diminuzione frazionale del flusso di massa con l’altezza, misurata nella metà inferiore dello strato nuvoloso. In altre parole, questo asse indica quanto rapidamente il flusso di massa, che rappresenta la quantità di aria che sale attraverso la nuvola, diminuisce man mano che si sale in altezza, a causa del processo di detrainment, ovvero la dispersione di massa dall’updraft verso l’ambiente circostante, rispetto all’entrainment, che è l’incorporazione di aria ambientale nell’updraft.

I dati rappresentati nel grafico sono il risultato di un’analisi dettagliata condotta su simulazioni LES, che hanno permesso di calcolare valori medi del detrainment netto in diverse condizioni ambientali. Questi valori sono rappresentati da punti sparsi nel grafico, con simboli a croce che indicano dati aggregati, definiti come “bulk”, calcolati per l’intero strato nuvoloso. Una linea di tendenza diagonale, che scende da sinistra a destra, descrive la relazione generale tra il parametro ambientale e il detrainment netto, evidenziando un comportamento sistematico: all’aumentare del parametro ambientale, il detrainment netto diminuisce. Questo significa che in condizioni di maggiore umidità e galleggiamento, il flusso di massa all’interno della nuvola tende a diminuire più lentamente con l’altezza, poiché il detrainment, ovvero la perdita di massa verso l’ambiente, è meno pronunciato. Al contrario, in condizioni meno favorevoli, con valori più bassi del parametro ambientale, il detrainment netto è più elevato, indicando una perdita più rapida di massa dall’updraft e, di conseguenza, una diminuzione più marcata del flusso di massa con l’altezza.

Dal punto di vista scientifico, questa relazione ha implicazioni profonde per la modellazione dei processi convettivi. Il parametro ambientale, che dipende dall’umidità e dal galleggiamento, si rivela un indicatore efficace per prevedere il comportamento del detrainment in diverse situazioni atmosferiche. Nel modello EDMFm, questa dipendenza viene sfruttata per parametrizzare il detrainment in modo più realistico rispetto ad altri schemi, come quello di Kain–Fritsch (EDKF), che non riescono a catturare le variazioni di grande scala nel detrainment, specialmente in relazione alla profondità dello strato nuvoloso. Ad esempio, in un ambiente molto umido con una forte spinta ascensionale, il modello prevede che la nuvola manterrà un flusso di massa più consistente a quote più alte, con una dispersione di massa verso l’ambiente meno intensa. Questo comportamento è coerente con l’osservazione che nuvole più grandi e intense, spesso associate a condizioni di alta umidità e forte galleggiamento, tendono a mantenere la loro struttura e intensità su altezze maggiori.

La validità di questa relazione è supportata dai risultati di Böing et al. (2012), che hanno condotto novanta simulazioni LES per esplorare un’ampia gamma di condizioni atmosferiche, variando l’umidità relativa e la stabilità dell’ambiente. La concentrazione dei punti attorno alla linea di tendenza nel grafico dimostra che la parametrizzazione proposta è robusta e in grado di rappresentare accuratamente la variabilità del detrainment netto in funzione del parametro ambientale. Questo aspetto è fondamentale per migliorare la rappresentazione dei processi convettivi nei modelli numerici di previsione meteorologica, poiché una parametrizzazione più accurata del detrainment consente di simulare meglio la formazione, lo sviluppo e l’evoluzione delle nuvole, con ricadute dirette sulla previsione delle precipitazioni e di altri fenomeni meteorologici associati alla convezione.

In sintesi, la Figura 5 offre un’evidenza chiara e quantitativa del legame tra il detrainment netto e le condizioni ambientali, fornendo una base solida per l’approccio di parametrizzazione adottato nel modello EDMFm. La capacità di catturare questa relazione permette ai modelli meteorologici di simulare in modo più realistico la dinamica delle nuvole convettive, migliorando la qualità delle previsioni in contesti caratterizzati da condizioni atmosferiche complesse e variabili. Questo rappresenta un passo avanti significativo rispetto agli schemi tradizionali, contribuendo a una migliore comprensione e previsione dei fenomeni atmosferici su scala regionale e globale.

Prospettive di Sviluppo Futuro per il Modello HARMONIE–AROME: Focus sulla Dinamica

Il progresso nella modellazione dinamica all’interno del framework HARMONIE–AROME rappresenta un’area di ricerca cruciale per migliorare l’accuratezza e l’efficienza delle previsioni meteorologiche ad alta risoluzione. Tra gli sviluppi più immediati previsti vi è l’implementazione di un nuovo approccio alla discretizzazione verticale, basato sull’utilizzo degli elementi finiti verticali. Questo avanzamento è stato realizzato in stretta collaborazione con i consorzi ALADIN, un partenariato scientifico che riunisce diverse istituzioni per lo sviluppo di modelli numerici di previsione del tempo. L’adozione degli elementi finiti verticali offre un vantaggio significativo rispetto alle metodologie tradizionali, poiché consente di utilizzare esclusivamente livelli completi, eliminando la necessità di interpolazioni tra livelli completi e livelli intermedi. Questo approccio riduce la complessità computazionale associata alla gestione di modalità computazionali indesiderate che emergono durante tali interpolazioni, migliorando così l’efficienza del modello.

L’introduzione degli elementi finiti verticali non è una novità assoluta nel campo della modellistica atmosferica: essa è stata implementata con successo nel modello idrostatico IFS dell’ECMWF da Untch e Hortal già nel 2004, dimostrando la sua validità in contesti operativi. Tuttavia, l’estensione di questa metodologia alla dinamica non idrostatica, come quella utilizzata in HARMONIE–AROME, presenta sfide aggiuntive. La dinamica non idrostatica, necessaria per rappresentare accuratamente fenomeni meteorologici a scala fine come i moti convettivi intensi, introduce un vincolo specifico noto come C1, che coinvolge gli operatori verticali del sistema semi-implicito (SI). Questo vincolo non è presente nella versione idrostatica del modello e richiede una riformulazione del sistema di equazioni lineari per esprimere la divergenza verticale in modo consistente. Nella discretizzazione a differenze finite, questo problema è stato risolto con successo, ma la costruzione degli operatori basati sugli elementi finiti non garantisce automaticamente il rispetto del vincolo C1, creando una potenziale fonte di instabilità numerica.

Per affrontare questa limitazione, Vivoda e Smolíková (2013) hanno sviluppato un metodo iterativo che consente di rilassare il vincolo C1, permettendo una maggiore flessibilità nella formulazione degli operatori. Partendo da questo approccio, Subias (2015) ha proposto una soluzione teorica più avanzata per soddisfare il vincolo C1, che è stata testata nel ciclo 40h1.1 di HARMONIE–AROME. I risultati preliminari di questi test sono promettenti: l’implementazione degli operatori di integrazione verticale associati al vincolo C1 non ha mostrato impatti significativi nei test tridimensionali quando utilizzati in sostituzione degli operatori predefiniti in una configurazione basata esclusivamente su differenze finite. Questo suggerisce che tali operatori siano candidati ideali per l’adozione in una configurazione non idrostatica che utilizza elementi finiti, poiché sono in grado di soddisfare il vincolo C1 in modo robusto. Tuttavia, un aspetto critico emerso dai test è la sensibilità del sistema alla scelta dei livelli verticali. Questa dipendenza indica che saranno necessari ulteriori studi e adattamenti per garantire che lo schema funzioni in modo ottimale con qualsiasi distribuzione di livelli verticali, un requisito essenziale per l’applicabilità operativa del modello in diverse configurazioni e domini.

Parallelamente agli sviluppi nella discretizzazione verticale, un altro obiettivo di ricerca è il miglioramento del metodo semi-Lagrangiano, con particolare attenzione alla conservazione della massa. L’attuale metodo semi-Lagrangiano, pur essendo efficiente dal punto di vista computazionale, presenta alcune limitazioni in termini di conservazione della massa, specialmente in presenza di flussi complessi. L’obiettivo è identificare adattamenti che migliorino questa proprietà senza aumentare in modo significativo il costo computazionale del modello. In questo contesto, un approccio promettente è rappresentato dallo schema COMAD (Continuous Mapping about Departure points), proposto da Malardel e Ricard (2015). Questo schema introduce una correzione ai pesi di interpolazione standard utilizzati nel metodo semi-Lagrangiano, tenendo conto della deformazione delle particelle d’aria lungo le diverse direzioni di interpolazione. Tale correzione consente di rappresentare in modo più accurato la dinamica delle masse d’aria, riducendo artefatti numerici come l’eccessivo accumulo di idrometeore nuvolose in punti isolati della griglia. Lo schema COMAD è già operativo in AROME-France, e i test condotti in HARMONIE–AROME hanno confermato la sua efficacia nel mitigare tali accumuli anomali, migliorando la qualità delle simulazioni di nuvole e precipitazioni. Come passo successivo, si sta valutando la possibilità di estendere l’approccio per migliorare la conservazione della massa non solo a livello globale, ma anche per i singoli componenti atmosferici, come i rapporti di miscelazione di vapore acqueo e altri traccianti, nel trattamento semi-Lagrangiano.

Guardando a una prospettiva a più lungo termine, un’area di indagine riguarda la revisione dello schema di avanzamento temporale semi-implicito, particolarmente in contesti di risoluzioni spaziali molto elevate, inferiori al chilometro. A queste scale, la dinamica atmosferica diventa estremamente complessa, con fenomeni come pendenze ripide del terreno e moti convettivi intensi che richiedono un trattamento numerico più sofisticato. In questo contesto, si prevede di analizzare il comportamento dello schema semi-implicito in presenza di pendenze ripide e di valutarne le prestazioni computazionali, considerando anche alternative come lo schema HEVI (Horizontal Explicit Vertical Implicit), proposto da Lock et al. (2014). Lo schema HEVI combina un trattamento esplicito per la componente orizzontale con un trattamento implicito per quella verticale, offrendo un potenziale miglioramento nella gestione dei moti verticali rapidi, tipici delle alte risoluzioni, senza compromettere la stabilità numerica del modello. Questa analisi sarà fondamentale per garantire che HARMONIE–AROME rimanga competitivo e affidabile anche nelle simulazioni a scala subchilometrica, un requisito sempre più importante per le previsioni meteorologiche locali e ad alta risoluzione.

In conclusione, gli sviluppi futuri nella dinamica di HARMONIE–AROME mirano a migliorare sia l’accuratezza fisica che l’efficienza computazionale del modello, affrontando sfide come la discretizzazione verticale, la conservazione della massa e l’adattamento a risoluzioni sempre più fini. L’integrazione di approcci innovativi come gli elementi finiti verticali, lo schema COMAD e, potenzialmente, lo schema HEVI, rappresenta un passo avanti verso una modellazione atmosferica più robusta e versatile, con implicazioni significative per la previsione meteorologica e lo studio dei fenomeni atmosferici complessi.

La Figura 6 rappresenta un’analisi dettagliata e comparativa delle prestazioni del modello meteorologico HARMONIE–AROME ciclo 40h1.1, con particolare attenzione all’impatto dell’introduzione dello schema SICE (Simple ICE) sulla qualità delle previsioni meteorologiche in un contesto geografico e temporale specifico: sette stazioni situate nel Golfo di Botnia, durante il periodo compreso tra il 1° e il 31 marzo 2013. Questo intervallo temporale è particolarmente significativo, poiché il Golfo di Botnia, un’area subpolare nel Mar Baltico, è caratterizzato in marzo da una copertura estesa di ghiaccio marino, un elemento che influenza fortemente le dinamiche atmosferiche locali. Le previsioni analizzate sono state inizializzate alle 00:00 UTC, coprendo un orizzonte temporale (lead time) che si estende fino a 45 ore, consentendo di valutare l’evoluzione degli errori e della variabilità delle previsioni nel tempo.

La figura è strutturata in sei pannelli, organizzati in due colonne e tre righe, che analizzano rispettivamente l’errore medio (mean error) e la deviazione standard (standard deviation) di tre variabili meteorologiche chiave: la pressione superficiale (in hPa), la temperatura a 2 metri (in °C) e la velocità del vento (in m/s). Ogni pannello confronta due configurazioni del modello: la configurazione di riferimento (REF), rappresentata da curve nere, che non include lo schema SICE, e la configurazione con SICE attivato, indicata da curve rosse. Questa struttura consente di valutare in modo sistematico i miglioramenti apportati dallo schema SICE nella rappresentazione delle condizioni atmosferiche sopra superfici coperte da ghiaccio marino.

Analisi dei pannelli

I pannelli dedicati alla pressione superficiale (A1 e A2) mostrano che l’errore medio nella configurazione di riferimento inizia vicino allo zero nelle prime ore di previsione, ma tende ad aumentare gradualmente con il lead time, raggiungendo circa 0.5 hPa a 45 ore. Con lo schema SICE, l’errore medio segue un andamento simile, ma rimane leggermente più contenuto, specialmente a lead time più lunghi, mantenendosi più vicino allo zero. Questo suggerisce che SICE contribuisce a una previsione più accurata della pressione superficiale, anche se l’impatto è relativamente modesto. Per quanto riguarda la deviazione standard, entrambe le configurazioni mostrano un aumento della variabilità con il lead time: la configurazione REF parte da circa 0.5 hPa e cresce fino a 1.2 hPa a 45 ore, mentre con SICE la deviazione standard raggiunge valori leggermente più alti, intorno a 1.6 hPa. Questo aumento della variabilità potrebbe riflettere una maggiore sensibilità del modello alle condizioni dinamiche introdotte dalla modellazione prognostica del ghiaccio marino.

I pannelli relativi alla temperatura (B1 e B2) evidenziano un miglioramento più marcato con l’introduzione di SICE. Nella configurazione REF, l’errore medio della temperatura a 2 metri mostra un bias negativo significativo, con un picco di sottostima di circa -2.5 °C intorno alle 6 ore di previsione, che si riduce successivamente, stabilizzandosi intorno a -1 °C dopo le 24 ore. Questo bias freddo è indicativo di una rappresentazione inadeguata delle dinamiche termiche del ghiaccio marino, che nelle versioni precedenti del modello utilizzavano una temperatura superficiale costante, portando a un raffreddamento eccessivo dell’atmosfera sovrastante. Al contrario, la configurazione con SICE riduce notevolmente questo errore: il bias massimo è di circa -1 °C nelle prime ore, e si avvicina progressivamente allo zero, stabilizzandosi intorno a 0 °C dopo le 30 ore. Questo miglioramento indica che SICE riesce a catturare meglio il ciclo giornaliero della temperatura, grazie a una modellazione più realistica degli scambi di calore tra il ghiaccio e l’atmosfera. La deviazione standard della temperatura, analizzata nel pannello B2, mostra un comportamento simile per entrambe le configurazioni nelle prime ore (circa 2 °C), ma con SICE la variabilità diminuisce leggermente a lead time più lunghi, stabilizzandosi intorno a 2 °C, mentre nella configurazione REF aumenta fino a superare i 3 °C a 45 ore. Questo suggerisce che SICE non solo riduce il bias, ma migliora anche la consistenza delle previsioni di temperatura.

Infine, i pannelli dedicati alla velocità del vento (C1 e C2) mostrano un ulteriore beneficio derivante dall’uso di SICE. L’errore medio nella configurazione REF è sistematicamente negativo, con un bias che raggiunge circa -1 m/s nelle prime 6 ore, per poi ridursi a circa -0.5 m/s a lead time più lunghi. Con SICE, l’errore medio è più contenuto, con un bias massimo di -0.5 m/s nelle prime ore, che si riduce ulteriormente, oscillando intorno a 0 m/s dopo le 24 ore. Questo indica che SICE migliora la capacità del modello di prevedere la velocità del vento sopra le aree ghiacciate, correggendo la tendenza a sottostimare i venti. La deviazione standard della velocità del vento è simile per entrambe le configurazioni nelle prime ore (circa 1.4 m/s), ma con SICE tende a essere leggermente inferiore a lead time più lunghi, attestandosi intorno a 2 m/s rispetto ai 2.2 m/s della configurazione REF, suggerendo una maggiore stabilità nelle previsioni.

Interpretazione scientifica

I risultati illustrati nella Figura 6 dimostrano che lo schema SICE rappresenta un progresso significativo nella modellazione delle condizioni atmosferiche sopra superfici coperte da ghiaccio marino. La configurazione REF, che utilizzava una temperatura superficiale costante per il ghiaccio marino, introduceva un bias sistematico, in particolare un raffreddamento eccessivo della temperatura a 2 metri, che si aggravava con l’aumentare del lead time. Questo problema era dovuto alla mancanza di una rappresentazione dinamica degli scambi di calore tra il ghiaccio e l’atmosfera, un aspetto critico in regioni come il Golfo di Botnia, dove il ghiaccio marino gioca un ruolo dominante nel bilancio termico superficiale. Lo schema SICE, implementato nel ciclo 40h1.1, affronta questa limitazione modellando il ghiaccio marino come una lastra di spessore fisso (0.75 m) suddivisa in quattro strati, con una temperatura prognostica che evolve in base al bilancio termico. Questo approccio consente di simulare in modo più realistico l’evoluzione della temperatura del ghiaccio e il suo impatto sull’atmosfera sovrastante, riducendo il bias freddo e migliorando la rappresentazione del ciclo giornaliero della temperatura.

L’impatto di SICE non si limita alla temperatura, ma si estende anche alla pressione superficiale e alla velocità del vento, sebbene con effetti meno pronunciati. La riduzione dell’errore medio per queste variabili suggerisce che una migliore rappresentazione del ghiaccio marino influenza positivamente l’intera dinamica atmosferica, migliorando la coerenza delle previsioni. La leggera riduzione della deviazione standard per temperatura e velocità del vento con SICE indica inoltre una maggiore consistenza delle previsioni, un aspetto cruciale per applicazioni operative in regioni polari e subpolari, dove le condizioni atmosferiche possono variare rapidamente.

Contesto e implicazioni

L’introduzione dello schema SICE nel ciclo 40h1.1 di HARMONIE–AROME risponde a una necessità critica di migliorare la modellazione dei processi superficiali in ambienti dominati dal ghiaccio marino, un elemento che ha un impatto significativo sulle variabili atmosferiche vicine alla superficie. I risultati mostrati nella Figura 6 confermano che SICE rappresenta un avanzamento importante per la previsione meteorologica in regioni come il Golfo di Botnia, dove il ghiaccio marino è una componente dominante del sistema climatico locale. La capacità di ridurre il bias e migliorare la consistenza delle previsioni ha implicazioni dirette per la previsione del tempo in aree polari e subpolari, dove condizioni estreme possono avere un impatto significativo su attività come la navigazione, la pesca e la gestione delle risorse naturali. Inoltre, questi miglioramenti contribuiscono a una migliore comprensione delle interazioni tra superficie e atmosfera in contesti climatici complessi, con potenziali benefici per gli studi sul cambiamento climatico e la modellazione a lungo termine delle regioni polari.

Prospettive di Sviluppo Futuro per il Modello HARMONIE–AROME: Avanzamenti nei Settori della Radiazione, delle Nuvole e della Microfisica

Il progresso continuo del modello HARMONIE–AROME si concentra su miglioramenti in diverse aree chiave della modellazione atmosferica, con l’obiettivo di incrementare l’accuratezza delle previsioni meteorologiche, specialmente in contesti complessi come eventi estremi e condizioni di bassa visibilità. Due ambiti di sviluppo particolarmente significativi riguardano i processi radiativi e la rappresentazione della microfisica delle nuvole, entrambi cruciali per una simulazione realistica delle interazioni atmosfera-superficie e dei fenomeni nuvolosi.

Radiazione

Un’area di ricerca prioritaria riguarda l’ottimizzazione degli schemi radiativi utilizzati in HARMONIE–AROME, con l’obiettivo di migliorare la rappresentazione dei flussi radiativi e il loro impatto sulla dinamica atmosferica. A tal fine, sono stati integrati due nuovi schemi radiativi per una fase di test: l’ACRANEB2, originariamente sviluppato per il modello ALARO (Mas̆ek et al., 2016; Geleyn et al., 2017), e l’HLRADIA, derivato dal modello HIRLAM (Savijärvi, 1990; Nielsen et al., 2014). Questi schemi offrono approcci alternativi per la gestione della radiazione, e il loro utilizzo in HARMONIE–AROME consentirà di valutare quale strategia sia più efficace in termini di prestazioni del modello. In particolare, l’analisi si concentrerà su un aspetto fondamentale: determinare se sia più importante privilegiare interazioni rapide e dinamiche tra nuvole e radiazione, nonché tra superficie e radiazione, rispetto a una rappresentazione altamente dettagliata delle caratteristiche spettrali della radiazione in condizioni di cielo sereno. Le interazioni rapide sono essenziali per catturare i feedback tra i processi radiativi e la formazione o dissipazione delle nuvole, che possono influenzare significativamente le condizioni atmosferiche locali, specialmente in situazioni di rapida evoluzione meteorologica. D’altra parte, una rappresentazione dettagliata della radiazione in cielo sereno potrebbe migliorare la precisione del bilancio radiativo complessivo, ma a un costo computazionale potenzialmente elevato. I test con ACRANEB2 e HLRADIA mirano a trovare un equilibrio ottimale tra accuratezza fisica ed efficienza numerica.

Un ulteriore obiettivo di questa fase di sviluppo è valutare l’applicabilità di questi schemi radiativi in contesti di simulazioni di ensemble. Le simulazioni di ensemble sono uno strumento fondamentale per quantificare l’incertezza nelle previsioni meteorologiche, generando un insieme di previsioni basate su leggere variazioni delle condizioni iniziali o dei parametri del modello. L’integrazione di ACRANEB2 o HLRADIA nei singoli membri di ensemble di HARMONIE–AROME potrebbe migliorare la rappresentazione della variabilità radiativa, contribuendo a previsioni più robuste e affidabili, specialmente in scenari in cui i processi radiativi giocano un ruolo dominante, come in presenza di nuvole stratificate o in condizioni di forte irraggiamento solare.

Un altro aspetto cruciale per i processi radiativi riguarda la parametrizzazione degli aerosol, che influenzano sia l’assorbimento che la dispersione della radiazione solare e terrestre. Attualmente, HARMONIE–AROME utilizza una climatologia degli aerosol basata sul dataset di Tegen et al. (1997), che fornisce una descrizione statica della distribuzione degli aerosol e delle loro proprietà ottiche e chimiche. Tuttavia, questa climatologia è ormai datata e non tiene conto delle variazioni temporali e spaziali degli aerosol, che possono avere un impatto significativo sul bilancio radiativo. Per superare questa limitazione, si sta considerando un aggiornamento alla rianalisi MACC (Monitoring Atmospheric Composition and Climate) (Inness et al., 2013), un dataset che integra misurazioni assimilate della profondità ottica degli aerosol (AOD), offrendo una rappresentazione più accurata e aggiornata della distribuzione degli aerosol. Inoltre, si prevede di esplorare l’utilizzo di dati in tempo reale forniti dal Copernicus Atmosphere Monitoring Service (CAMS), che consentirebbero di incorporare informazioni aggiornate sugli aerosol direttamente nelle simulazioni operative. Questi dati migliorati saranno utilizzati non solo per le parametrizzazioni radiativa, ma anche per quelle relative alla microfisica delle nuvole e delle precipitazioni, garantendo una maggiore coerenza tra i diversi componenti del modello.

Nuvole e Microfisica

Parallelamente agli sviluppi nei processi radiativi, un’attenzione significativa è rivolta al miglioramento delle parametrizzazioni della microfisica delle nuvole e delle interazioni tra idrometeore, con l’obiettivo di incrementare l’accuratezza delle previsioni in scenari meteorologici complessi. In particolare, si mira a migliorare la capacità del modello di prevedere eventi di precipitazioni estreme, che possono avere impatti significativi su scala locale, nonché la formazione e la persistenza di nebbia e nuvole basse, fenomeni che influenzano fortemente la visibilità e la sicurezza, ad esempio nel settore dell’aviazione e dei trasporti terrestri.

Un’importante innovazione in questo ambito è l’esplorazione dello schema di microfisica delle nuvole a due momenti LIMA (Liquid Ice Multiple Aerosols), sviluppato dalla comunità Meso-NH e da Météo-France (Vié et al., 2016). Questo schema rappresenta un’evoluzione dello schema ICE3, introducendo un livello di dettaglio maggiore nella rappresentazione dei processi microfisici. A differenza degli schemi a un momento, che descrivono solo la massa delle diverse categorie di idrometeore (come acqua liquida, ghiaccio, pioggia), lo schema LIMA include variabili prognostiche per la concentrazione numerica delle gocce di nuvola, pioggia e ghiaccio. Questo approccio consente di modellare in modo più realistico le interazioni tra nuvole e aerosol, che giocano un ruolo cruciale nella nucleazione delle gocce e dei cristalli di ghiaccio, influenzando la formazione e l’evoluzione delle nuvole. Ad esempio, una maggiore concentrazione di aerosol può portare a un aumento del numero di nuclei di condensazione, con conseguenti nuvole composte da un numero maggiore di gocce più piccole, che a loro volta possono modificare le proprietà radiative e la probabilità di precipitazione.

L’implementazione dello schema LIMA in HARMONIE–AROME sarà condotta in stretta collaborazione con i consorzi ALADIN, un partenariato che facilita la condivisione di risorse e competenze per lo sviluppo di modelli numerici avanzati. I test dello schema LIMA si concentreranno sull’integrazione di diverse fonti di dati sugli aerosol, incluse la rianalisi MACC e le analisi in tempo reale fornite dal servizio Copernicus. L’obiettivo è valutare come le variazioni nella distribuzione e nelle proprietà degli aerosol influenzino i processi microfisici, migliorando la capacità del modello di simulare con precisione la formazione di nebbia, la crescita delle nuvole basse e l’intensità delle precipitazioni in condizioni estreme.

Implicazioni e Prospettive

Gli sviluppi descritti in materia di radiazione e microfisica delle nuvole rappresentano un passo avanti significativo verso una modellazione atmosferica più accurata e fisicamente consistente. L’aggiornamento degli schemi radiativi e l’integrazione di dati aerosol più dettagliati consentiranno di migliorare la rappresentazione del bilancio radiativo e delle sue interazioni con le nuvole e la superficie, con ricadute positive sulla previsione di temperature superficiali e dinamiche atmosferiche. Allo stesso tempo, l’adozione dello schema LIMA offrirà una descrizione più realistica dei processi microfisici, fondamentale per affrontare sfide come la previsione di eventi estremi e la simulazione di condizioni di bassa visibilità. Questi miglioramenti non solo aumenteranno l’affidabilità delle previsioni operative di HARMONIE–AROME, ma contribuiranno anche a una migliore comprensione dei complessi feedback tra aerosol, nuvole e radiazione, con implicazioni rilevanti per lo studio del clima e la gestione degli impatti meteorologici su scala regionale.

Prospettive di Sviluppo Futuro per il Modello HARMONIE–AROME: Avanzamenti nei Settori della Turbolenza, della Convezione e dei Processi Superficiali

Il continuo miglioramento del modello HARMONIE–AROME si concentra su diverse aree cruciali per garantire previsioni meteorologiche più accurate e affidabili, specialmente in contesti operativi che richiedono alta risoluzione e una rappresentazione dettagliata dei processi atmosferici e superficiali. Tra gli sviluppi futuri, particolare attenzione sarà dedicata alla turbolenza, alla convezione e ai processi superficiali, con l’obiettivo di affrontare le sfide associate a risoluzioni più fini e a regimi atmosferici complessi, come lo strato limite stabile e le interazioni tra superficie e atmosfera in presenza di eterogeneità fisiografiche.

Turbolenza e Convezione

Un obiettivo prioritario per i prossimi anni è preparare il modello HARMONIE–AROME per un utilizzo operativo a risoluzioni spaziali e verticali significativamente più elevate, con una configurazione che prevede 100 strati verticali e una risoluzione orizzontale compresa tra 0.5 e 1.3 km. Questo aumento di risoluzione è essenziale per catturare in modo più accurato i fenomeni atmosferici a scala fine, come i moti convettivi locali e le strutture turbolente, che giocano un ruolo cruciale nella previsione del tempo a livello regionale. Tuttavia, operare a queste risoluzioni introduce nuove sfide, in particolare nella cosiddetta “zona grigia” della convezione superficiale e della turbolenza, un regime in cui le scale dei fenomeni sono parzialmente risolte dal modello, ma non completamente, rendendo necessaria una parametrizzazione ibrida. Per affrontare queste problematiche, il team di sviluppo intende trarre insegnamenti da studi precedenti, come quelli di Brousseau et al. (2016) e Honnert et al. (2011), che hanno analizzato il comportamento di modelli ad alta risoluzione in contesti simili. Questi studi forniscono una base empirica per comprendere come i processi convettivi e turbolenti si manifestano a scale intermedie, offrendo spunti per migliorare le parametrizzazioni esistenti.

Un altro aspetto di indagine riguarda il comportamento dello schema HARATU nello strato limite stabile, un regime atmosferico caratterizzato da inversioni termiche e venti deboli, spesso associato a condizioni di stabilità notturna o invernale. Lo strato limite stabile è notoriamente difficile da modellare, poiché i processi turbolenti sono fortemente soppressi, e piccoli errori nella rappresentazione dei flussi di calore e momento possono portare a previsioni inaccurate, come temperature troppo basse o venti troppo deboli. L’obiettivo è analizzare in dettaglio le prestazioni dello schema HARATU in queste condizioni, identificando eventuali limitazioni e sviluppando miglioramenti che consentano una simulazione più realistica delle dinamiche dello strato limite stabile. Questo lavoro è cruciale per migliorare le previsioni in situazioni meteorologiche critiche, come la formazione di nebbia o il rischio di gelate, che dipendono fortemente dalla corretta rappresentazione delle condizioni vicino alla superficie.

Processi Superficiali

Le prestazioni del modello HARMONIE–AROME sono influenzate in modo significativo dai processi superficiali e dalle descrizioni fisiografiche, che possono introdurre bias sistematici in diverse regioni e stagioni. Tra i problemi identificati vi sono un bias freddo e umido in primavera nell’Europa settentrionale, una primavera precoce umida e fredda nell’Europa occidentale, seguita da un periodo di tarda primavera ed estate caldo e secco, e uno spostamento del clima di temperatura nelle vicinanze di laghi profondi e grandi. Questi bias riflettono la complessità delle interazioni tra superficie e atmosfera, che dipendono fortemente dalla rappresentazione accurata delle proprietà superficiali, come l’uso del suolo, la vegetazione e la profondità del suolo.

Un primo passo verso il miglioramento della descrizione superficiale consiste nell’aumentare il numero di patch nella tessera “natura” da una a due, suddividendo questa categoria in una patch di foresta e una di terreno aperto. Attualmente, con una sola patch, tutte le proprietà superficiali (ad esempio, albedo, rugosità, capacità termica) sono mediate su valori rappresentativi del terreno, un approccio che non tiene conto della variabilità locale tra foreste e aree aperte. La suddivisione in due patch consente di assegnare proprietà superficiali specifiche a ciascuna categoria, migliorando la rappresentazione degli scambi di energia e umidità tra superficie e atmosfera. I risultati preliminari di questa modifica sono incoraggianti: si osserva un aumento del rapporto di Bowen (il rapporto tra il flusso di calore sensibile e il flusso di calore latente), che indica un miglioramento nella partizione dell’energia superficiale, e una riduzione del problema delle condizioni primaverili troppo umide nell’Europa settentrionale. Inoltre, si rileva una diminuzione del bias di temperatura invernale nell’Europa sud-occidentale, suggerendo che una descrizione più dettagliata della superficie può mitigare errori sistematici in diverse stagioni e regioni.

Tuttavia, per affrontare in modo più completo queste limitazioni, sarà necessario adottare moduli superficiali più avanzati, disponibili nella versione 8 di SURFEX, implementata nel ciclo 43 del sistema NWP ALADIN–HIRLAM. Questi moduli includono schemi multistrato per il suolo e la neve, che consentono di modellare in modo più realistico la diffusione del calore e dell’umidità attraverso strati distinti, e un trattamento esplicito del canopy, in cui la vegetazione del canopy è separata, dal punto di vista del bilancio energetico, dal suolo e dalla neve sottostante. Questo approccio permette di rappresentare meglio i feedback tra vegetazione, suolo e atmosfera, migliorando la simulazione di processi come l’evapotraspirazione e l’accumulo di neve. La valutazione di questi schemi dovrà essere condotta in parallelo con lo sviluppo di metodi di assimilazione dati più sofisticati, poiché l’inizializzazione accurata dei nuovi moduli richiede algoritmi avanzati. Attualmente, l’assimilazione dei dati superficiali si basa sull’Interpolazione Ottimale, un metodo relativamente semplice che non è in grado di sfruttare appieno le informazioni disponibili. L’adozione del filtro di Kalman esteso (EKF) consentirà di integrare un’ampia gamma di prodotti di telerilevamento, migliorando la qualità dell’inizializzazione e, di conseguenza, delle previsioni.

Un problema specifico legato ai laghi, che contribuisce ai bias di temperatura nelle aree circostanti, sarà affrontato attivando il modello lacustre FLake (Mironov et al., 2010) per tutte le acque interne, inclusi laghi e fiumi. FLake è uno schema consolidato, già utilizzato operativamente in modelli come COSMO e ECMWF, oltre che in applicazioni climatiche del sistema ALADIN–HIRLAM con la configurazione HARMONIE Climate. Questo modello rappresenta la dinamica termica dei laghi tenendo conto della loro grande inerzia termica, un fattore critico per simulare correttamente l’evoluzione della temperatura superficiale e della copertura di ghiaccio. Per l’inizializzazione di FLake, verranno utilizzati il Global Lake Depth Database (GLDB) di Choulga et al. (2014) per la profondità dei laghi e la climatologia globale dei laghi di Kourzeneva et al. (2012) per le condizioni iniziali. Nei prossimi anni, si prevede di sviluppare uno schema di assimilazione dati lacustri basato sull’EKF, che consentirà di integrare osservazioni satellitari e in situ della temperatura superficiale dei laghi e della copertura di ghiaccio, migliorando ulteriormente la precisione delle previsioni in aree lacustri.

Infine, un ulteriore sviluppo riguarda l’impatto dell’orografia sui flussi radiativi a livello superficiale. Parametrizzazioni basate sugli studi di Senkova et al. (2007) e Rontu et al. (2016) sono state integrate in SURFEX per tenere conto degli effetti topografici, come l’ombreggiamento e la riflessione della radiazione solare in presenza di terreni complessi. L’accoppiamento di queste parametrizzazioni al modello completo HARMONIE–AROME sarà testato nel prossimo ciclo del sistema, con l’obiettivo di migliorare la rappresentazione del bilancio radiativo in regioni montuose e collinari.

Conclusioni

Gli sviluppi descritti in materia di turbolenza, convezione e processi superficiali riflettono l’impegno a rendere HARMONIE–AROME un modello più robusto e versatile, capace di operare a risoluzioni sempre più elevate e di affrontare le sfide associate a regimi atmosferici e superficiali complessi. L’aumento della risoluzione, il miglioramento delle parametrizzazioni nello strato limite stabile e l’adozione di moduli superficiali avanzati, come FLake e i nuovi schemi multistrato, contribuiranno a ridurre i bias sistematici e a migliorare la qualità delle previsioni, con benefici per applicazioni operative e studi climatici in contesti regionali.

Prospettive di Sviluppo Futuro per il Modello HARMONIE–AROME: Accoppiamento con la Superficie Marina e l’Oceano

L’evoluzione del modello HARMONIE–AROME si sta progressivamente orientando verso un’espansione del suo ambito di applicazione, superando i confini tradizionali della previsione numerica del tempo (NWP) per abbracciare una visione più ampia che includa componenti integrate del sistema Terra e simulazioni su scale temporali più estese. Questo approccio risponde alla crescente necessità di modelli che non si limitino a descrivere i processi atmosferici in isolamento, ma che considerino le complesse interazioni tra atmosfera, superficie marina e oceano, specialmente in contesti operativi e climatici regionali. L’integrazione di questi elementi è fondamentale per migliorare l’accuratezza delle previsioni, in particolare in ambienti dinamici come le regioni polari e costiere, dove le interazioni tra i diversi comparti del sistema Terra giocano un ruolo cruciale.

Un progresso significativo in questa direzione è stato evidenziato da esperimenti preliminari condotti in Norvegia, che hanno dimostrato i benefici derivanti dall’accoppiamento del modello HARMONIE–AROME con il modello di onde WAM. Questo accoppiamento si è rivelato vantaggioso per affrontare un problema noto nelle previsioni meteorologiche: l’aumento sistematico del bias del vento vicino alla superficie in condizioni di venti forti. Tale bias, verificato attraverso confronti con dati osservativi provenienti da scatterometri e boe (Süld et al., 2015), può compromettere l’accuratezza delle previsioni in situazioni meteorologiche critiche. L’integrazione con WAM, un modello che simula la dinamica delle onde marine, consente di rappresentare in modo più realistico l’interazione tra il vento atmosferico e la superficie marina, riducendo il bias e migliorando la qualità delle previsioni. Questo miglioramento è particolarmente rilevante per la previsione dei minimi polari, fenomeni meteorologici intensi e di piccola scala che si verificano nelle regioni artiche e che possono avere impatti significativi, come tempeste e venti estremi. Di conseguenza, un accoppiamento bidirezionale con WAM è stato implementato nelle simulazioni operative condotte da Met-Norway su un dominio artico, consentendo uno scambio dinamico di informazioni tra il modello atmosferico e quello delle onde.

Guardando al futuro, l’obiettivo è sviluppare un modello completamente accoppiato oceano-atmosfera, un passo che potrebbe rivoluzionare le capacità di HARMONIE–AROME, specialmente per la comunità di modellazione climatica regionale. Un sistema accoppiato bidirezionale permetterebbe di simulare in modo integrato i feedback tra atmosfera e oceano, come il trasferimento di calore, momento e umidità, che influenzano sia la dinamica atmosferica che le condizioni oceaniche. Questo approccio è particolarmente rilevante per le simulazioni a lungo termine, dove tali interazioni possono determinare l’evoluzione del clima regionale, ad esempio influenzando la formazione di correnti oceaniche o la variabilità della temperatura superficiale del mare.

I partner del consorzio ALADIN hanno già compiuto progressi significativi in questa direzione, fornendo una base solida per ulteriori sviluppi. A Météo-France, ad esempio, è stato realizzato un accoppiamento tra AROME-France e il modello oceanico NEMO (Madec et al., 2015), utilizzando il connettore OASIS (Valcke, 2013), un’interfaccia integrata nella piattaforma SURFEX (Masson et al., 2013). Questo lavoro, descritto in dettaglio nella tesi di dottorato di Rainaud (2015), ha dimostrato la fattibilità di un accoppiamento dinamico, in cui l’atmosfera e l’oceano scambiano informazioni in tempo reale, migliorando la rappresentazione dei processi fisici alle interfacce. Parallelamente, in Croazia, è stato testato un accoppiamento bidirezionale tra il modello atmosferico ALADIN e una configurazione del modello oceanico di Princeton (POM) adattata all’Adriatico (Blumberg e Mellor, 1987), come riportato da Licer et al. (2016). Questo esperimento ha evidenziato i benefici di un approccio integrato in un contesto regionale, dove le condizioni oceaniche, come le correnti e la temperatura superficiale del mare, influenzano direttamente la dinamica atmosferica locale, ad esempio nella previsione di fenomeni costieri.

Sulla base di queste esperienze, il sistema NWP ALADIN–HIRLAM mira a compiere ulteriori progressi nell’accoppiamento atmosfera-oceano nei prossimi anni. L’obiettivo è sviluppare un framework operativo che integri in modo sistematico i modelli atmosferici e oceanici, consentendo una simulazione più realistica delle interazioni tra questi comparti. Questo sviluppo avrà implicazioni non solo per la previsione meteorologica a breve termine, ma anche per le applicazioni climatiche regionali, dove una rappresentazione accurata dei feedback tra atmosfera e oceano è essenziale per comprendere e prevedere fenomeni come la variabilità climatica, l’evoluzione delle temperature marine e gli impatti sui sistemi costieri. L’integrazione di modelli come WAM, NEMO e POM in HARMONIE–AROME rappresenta un passo avanti verso un approccio più olistico alla modellazione del sistema Terra, con benefici significativi per la comunità scientifica e operativa.

https://journals.ametsoc.org/downloadpdf/view/journals/mwre/145/5/mwr-d-16-0417.1.pdf