TECNICHE DI POST-ELABORAZIONE DI PREVISIONE DI TEMPERATURA MINIMA A CONFRONTO PER UN’AREA ALPINA

E. ECCEL; L. GHIELMI; P. M. GRANITTO; R. BARBIERO; D. CESARI

Italian Journal of Agrometeorology

Año: 2008 vol. 13 p. 38 - 44

1824-8705

I modelli numerici per la previsione meteorologica (NWP) sono oggi li strumenti più adatti per una previsione della temperatura; tuttavia, la previsione grezza dei modelli è fortemente viziata da errori sistematici, in gran parte dovuti alla rap presentazione imprecisa dell’orografia, i quali possono però essere parzialmente corretti con tecniche di Model Output Statistics (MOS). Nel presente studio si confrontano algoritmi MOS lineari e non per il downscaling di previsione di temperature minime nell’area di fondovalle della media Valdadige, finalizzata all’allertamento per episodi di gelo in Trentino. Sono stati impiegati due NWP, uno a circolazione globale (ECMWF T511 - L60) e un LAM (LAMI). Le tecniche di post-elaborazione usate sono le seguenti: correzione con l’errore medio, regressione multilineare, reti neurali, foresta stocastica (random forest, RF). Individuata una tecnica ottimale (RF), questa è stata applicata ai 9 punti di ECMWF e ai 21 punti di LAMI che circondano l’area-oggetto. I risultati indicano che esiste un vantaggio nell’uso di sistemi multivariati, ma che la differenza tra essi è piccola. L’errore medio assoluto del modello prescelto (RF con l’uso di tutti i 9 punti griglia) è di circa 1.2 °C, vicino alla variabilità naturale all’interno dell’area. Il modello è stato testato tracciando una curva ROC e confermandone la correttezza per un suo uso come strumento di allertamento per episodi di gelo.