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11A cura di Vittorio VillasmuntaA cura di Vittorio Villasmunta
Corso di base sull’uso del software di analisi meteorologica
DIGITAL ATMOSPHEREMetodi di analisi dei campi Metodi di analisi dei campi
meteorologicimeteorologici
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Non c’è modo di far ciò senza
precipitare in un mare di “rumore” matematico, che si manifesterebbe con linee e curve
molto frastagliate.
L’analisi non produce mai un’esatta rappresentazione dei campi
meteorologici.
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L’analisi, infatti, richiede un delicato equilibrio tra
rappresentatività ed estetica.
Per raggiungere questo obiettivo, si utilizzano diversi metodi d’analisi.
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Tuttavia dobbiamo
ammettere che nessun computer potrà eguagliare
la perizia di un’abile mano!
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Per comprendere pienamente come
funzionano le routine di analisi, è
necessario conoscere un po’
della teoria che ne costituisce la base.
Le fondamenta
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Tutti i campi meteorologici possono essere descritti come una serie di onde.
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Per esempio,
assumiamo che in un dato momento il punto più freddo in Europa sia Madrid
1
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88
… e che il punto più caldo sia Bari
10
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99
110
Se disegniamo una linea che congiunge i due punti …
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1010
110
… e raccogliamo i dati di temperatura lungo questa
linea …
5 4 3
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1111
… scopriremo, tracciando il grafico della temperatura, una serie di cavi e creste d’onda.
0
2
4
6
8
10
12
0 2 4 6
temperatura
Madrid
Bari
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1212
Quelle che vedete, sono onde matematiche nel campo della
temperatura
0
2
4
6
8
10
12
0 2 4 6
temperatura
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Vediamo, ora, come DA tratta la questione
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141425 febbraio 2006
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Il campo termico al suolo, come vedete, presenta delle ondulazioni più o meno
lunghe.
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DA utilizza una griglia 30 x 30 per esemplificare queste
situazioni.L’impiego di punti di
griglia con uguale spaziatura
rappresenta il modo più semplice per produrre analisi
oggettive.
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DA individuerà la collocazione delle stazioni all’interno della griglia, e
plotterà i valori in corrispondenza dei punti di
griglia, considerando quanto lontane sono le stazioni da un punto e raffigurandosi quale valore attribuire a quei punti di griglia a cui non è possibile associare
alcun dato reale.
Nel processamento dei dati operato da DA è proprio
questa la fase che richiede il maggior tempo.
3
55
7
Punto di griglia
Dato reale
3,5
4,5
Valore attribuito
al punto di griglia
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E dunque, perché non assegnare ad ogni punto di griglia un valore e provare poi a tracciare una linea per interpolazione?
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1919
77
99
99
1010
8
8
9
9
10
10
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2020
La tecnica denominata “nearest neighbour” fa proprio qualcosa di simile a
quanto detto.
Esso attribuisce un valore a un punto di griglia e riempie i punti senza valore assegnato con quello più prossimo al
valore del punto più vicino.
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TemperaturaTemperatura
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Non entreremo nel dettaglio delle tecniche numeriche adoperate, anche se esse sono molto
istruttive e interessanti!
Ci occuperemo, invece, dell’utilizzo immediato delle varie tecniche messe a
disposizione da DA.
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DA consente di utilizzare più di una tecnica di analisi dei
dati.
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Inizieremo il nostro cammino
verso la comprensione dell’utilità di
questi algoritmi di analisi
cominciando con il più semplice:
nearest neighbor.
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Il concetto di “smoothing”
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Un coefficiente di lisciamento troppo elevato appiattirà il
campo termico, sottraendoci elementi preziosi per l’analisi.
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4040
E’ chiaro a questo punto che si deve cercare un buon compromesso tra
lisciamento e rappresentatività del
campo.
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Weighted
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4444
Confronto weighted-nearest neighbour
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4545
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Barnes
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4848
Confronto Nearest… Cressmann