Ambiente2c parametri-meteo-strumenti-reti acquisizione-qualit-dati

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Ambiente2c parametri-meteo-strumenti-reti acquisizione-qualit-dati

  1. 1. Argomenti1. Definizioni di clima e tempo atmosferico2. I parametri e gli strumenti meteorologici3. Acquisizione dati meteorologici e controllo
  2. 2. Val. qualitativa dati meteorologici• Cause di errore del dato: – Mancato rispetto delle regole stabilite a livello internazionale dal W.M.O. per quanto riguarda: • il posizionamento delle stazioni • le condizioni ambientali al contorno • La manutenzione degli strumenti – Trascrizione, copia, digitazione, trasmissione, codifica dei dati, ed inserimento in un database.
  3. 3. Val. qualitativa dati meteorologiciControlli di base nella validazioneNel manuale WMO No.305 (1993) è possibile trovare un’esaurientespiegazione di tutti i possibili controlli effettuabili. Alcuni esempiriguardano:a) l’identità del dato, la possibilità cioè di attribuire con certezza il datodato ad un luogo, ad una data ed un’ora precisi.b) Il formato, la codifica e l’ordinamento dei dati, cioè la verifica del formatotipo di messaggio ricevuto se conforme a quanto convenzionalmentestabilito.c) L’unità di misura, cioè la verifica che venga utilizzata sempre misural’unità di misura prestabilita e che questa non cambi repentinamente.d) I valori impossibili, cioè quelli relativi a grandezze le cui misure impossibilinon possono in alcun modo eccedere determinati valori ad esempio:- pioggia ≥ 0;- direzione del vento misurata in gradi fra 0° e 360°;- velocità del vento ≥ 0;- umidità relativa fra 0% e 100%;- copertura nuvolosa fra 0 e 10 o 8. 8
  4. 4. Val. qualitativa dati meteorologiciControlli di base (2)f) I valori estremi, cioè quei valori che superano determinate soglielogicamente insuperabili per il luogo e la stagione considerati:- pressione atmosferica al livello della stazione fra 300 e 1100 hPa;- velocità del vento superficiale in m/s Inverno EstateLatitudine Minimo Massimo Minimo Massimo45S-45N 0 125 0 15045N-90N e 45S-90S 0 100 0 70- temperatura dell’aria superficiale °CLatitudine Minimo Massimo Minimo Massimo45S-45N -40 55 -30 6045N-90N e 45S-90S -90 35 -40 50- temperatura di rugiada superficiale °CLatitudine Minimo Massimo Minimo Massimo45S-45N -45 35 -35 4045N-90N e 45S-90S -99 30 -40 40
  5. 5. Val. qualitativa dati meteorologiciControlli di base (3)g) Le grandezze connesse, cioè la verifica di congruità di un connessecerto dato con il valore di un altro dato ad esso in qualchemodo collegato. Ad esempio: - la differenza tra temperatura dell’aria e temperatura di rugiada deve essere compresa tra –1 e 50 °C; - presenza di precipitazione piovosa associata ad un valore di nuvolosità uguale 0; - presenza di precipitazioni nevose associate a temperature troppo alte o ad un valore di nuvolosità uguale 0; - valori minimi giornalieri più bassi rispetto a tutti gli altri valori misurati nelle 24 ore; - valori massimi giornalieri più alti rispetto a tutti gli altri valori misurati nelle 24 ore; - valori di temperatura minima giornalieri inferiori o uguali al valore di temperatura massima del giorno precedente;
  6. 6. Val. qualitativa dati meteorologiciControlli ulterioriSe si dispone di serie storiche significative di dati, sipuò applicare unulteriore validazione che utilizzi lavariabilità spaziale e temporale dei fenomenimisuratiPer controllare ogni dato meteo sfruttiamo tre fontidi variabilità: – interannuale (variazione del dato meteo registrato nello stesso momento dell’anno in una serie di anni), – temporale (variazione del dato meteo rispetto al dato precedentemente e/o successivamente misurato), – spaziale (variazione del dato meteo misurato nello stesso momento in diverse stazioni).
  7. 7. Val. qualitativa dati meteorologici1. Verifica della consistenza interna (var. interannuale) – I controlli relativi a questo tipo di verifica sono mirati ad evidenziare eventuali anomalie fra dati misurati in anni diversi nello stesso giorno e si basano sull’ipotesi che un dato meteorologico, in un certo luogo e tempo, varia entro un range di valori al di fuori del quale potrebbe essere ragionevolmente considerato errato. – Per un controllo significativo della correttezza del dato, quindi, è determinante la scelta dei valori limite con cui confrontare i singoli dati (es. scostamento del dato rispetto ad un’opportuna media con la deviazione standard di questa stessa media).
  8. 8. Val. qualitativa dati meteorologici1. Verifica consistenza internaSia x il parametro meteorologico in esame si calcola lamedia mobile di ordine 31 al fine di ottenere una stimarobusta e non distorta del parametro stesso: y=N d =i +15 ∑ ∑x y=1 d =i −15 ( y ,d ) xi = N ⋅ 31dove i giorno dell’anno (1,....,365), media mobile delgiorno i, y anno (1,....,N), N numero di anni considerati, dgiorno dell’anno considerato (i-15,.....,i+15) e datodell’anno y e del giorno i.
  9. 9. Val. qualitativa dati meteorologiciVerifica della consistenza interna (3)Si stima quindi la deviazione standard delloscostamento tra i dati e la media mobile sull’interaserie storica: y = N d =i +15 ∑ ∑ (x ( y ,d ) − x i ) 2 y =1 d =i −15 σi = N ∗ 31Sono da considerare come sospette le misure i cuiscarti in valore assoluto sono maggiori di 3 volte ladeviazione standard: | x( y , d ) − x i |≤ 3σ i
  10. 10. Val. qualitativa dati meteorologici2. Verifica della consistenzatemporaleI controlli relativi a questo tipo di verifica sono miratiad evidenziare eventuali anomalie fra datitemporalmente “contigui” e si basano sull’ipotesi che icambiamenti nel tempo delle misure dei parametrimeteorologici non possono superare determinati limiti.Metodi per la verifica della persistenza temporale: – Variazione rispetto al valore precedente – Interpolazione lineare – Confronto con la climatologia delle differenze di un giorno con il successivo
  11. 11. Val. qualitativa dati meteorologiciVerifica della consistenza temporale (2)Variazione rispetto al valore precedenteIn questo primo metodo si confronta semplicemente ladifferenza tra due valori successivi con dei valori soglia: Δ= x t − x t-1dove xt indica il valore della variabile x all’intervallo t e xt-1indica il valore della variabile x nell’intervallo precedente.I dati non saranno considerati sospetti se: |Δ| ≤ e
  12. 12. Val. qualitativa dati meteorologiciVerifica della consistenza temporale (3)Variazione rispetto al valore precedente (2)parametri orari e e param. giornalieri e t=1h t=3h t=24hTemp. bulbo asc. 2.0 °C 4.5 °C Temp. massima 6.5 °CTemp. bulbo bag. 1.5 °C 3.5 °C Temp. minima 7.5 °CTemp. Rugiada 2.3 °C 4.0 °C Temp. suolo -10 cm 4.0 °CPressione (hPa) 1.3 4.0 Temp. suolo -50 cm 0.7 °CDirez. Vento 40° 70° Temp. suolo -1 m 0.4 °CVel. vento (nodi) 7 12 Vel. media vento 9.0
  13. 13. Val. qualitativa dati meteorologiciVerifica della consistenza temporale (4)Interpolazione lineareQuesto metodo è adatto per osservazioni frequenti(orarie o triorarie) in quanto consiste nel confrontarecon dei valori soglia lo scarto tra il dato da controllare ela media dei due dati misurati prima e dopo esso: ’ (x t +1 − x t -1 ) x = t 2I dati non saranno considerati sospetti se: | x - x t |≤ e ’ t
  14. 14. Val. qualitativa dati meteorologiciVerifica della consistenza temporale (5)Interpolazione lineare (2)parametri orari e e param. giornalieri E t=1h t=3h t=24hTemp. bulbo asc. 1.0 °C 2.8 °C Temp. massima 5.0 °CTemp. bulbo bag. 1.0 °C 2.1 °C Temp. minima 6.0 °CTemp. Rugiada 1.8 °C 2.6 °C Temp. suolo -10 cm 3.0 °CPressione (hPa) 0.5 1.5 Temp. suolo -50 cm 0.4 °CDirez. Vento 75° 115 Temp. suolo -1 m 0.2 °CVel. vento (nodi) 5 8 Vel. media vento 7.0
  15. 15. Val. qualitativa dati meteorologiciVerifica della consistenza temporale (6)Confronto con la climatologia delle differenze di un giorno con ilsuccessivoSi calcola la media climatica delle differenze tra due intervalliconsecutivi (che nel caso citato corrisponde ad un giorno) comemedia mobile di ordine 31 al fine di ottenere una stima robustae non distorta: y = N d =i +15 ∑ ∑ (x y =1 d =i −15 ( y ,d ) − x( y ,d −1) ) Δi = N ⋅ 31dove i giorno dell’anno (1,....,365), media mobile interannuale della differenzadella variabile meteorologica x tra due giorni consecutivi per il giorno i, y anno(1,....,N), N numero di anni considerati, d giorno dell’anno considerato (i-15,.....,i+15) e dato del giorno d e dell’anno y.
  16. 16. Val. qualitativa dati meteorologiciVerifica della consistenza temporale (7)Confronto con la climatologia delle differenze di ungiorno con il successivo (2)Si stima poi la deviazione standard σΔ delladifferenza tra due giorni consecutivi sull’intera seriestorica: d = N d =i +15 ∑ ∑ ((x − x( y ,d −1) ) −Δ i ) 2 ( y ,d ) y =1 d =i −15 σΔ i = N ⋅ 31Vengono considerate sospette le misure:con Δ in valore assoluto > 3 volte la deviazionestandard.
  17. 17. Val. qualitativa dati meteorologiciVerifica della consistenza spaziale (2)Scelta stazioni: – selezionare le stazioni disposte a minore distanza. – utilizzare le stazioni che possiedono la maggiore correlazione con i dati della stazione di controllo.Metodi di valutazione: – "Buddy Checking" – Controllo "areale" per piccole regioni – Comparazione della variabilità meteorologica di stazioni limitrofe – Confronto con la climatologia delle differenze di misure tra stazioni limitrofe
  18. 18. Val. qualitativa dati meteorologiciVerifica della consistenza spaziale (3)“Buddy Checking”Il metodo è molto semplice da applicare. Per la stazione “k” (le cuimisure sono da controllare) e la stazione “j” (utilizzata per controllare“k”), vengono calcolate le medie mensili del generico parametro x. Peril giorno i si calcola lo scarto rispetto alle rispettive medie mensili: x ij − x j = Δ ij x ik − xk = Δ ikSi calcola quindi la differenza fra gli scarti: |Δ i j-Δ ik | = ΔPossono essere segnalati come sospetti i dati quando Δ eguaglia osupera alcuni valori limite. Ad es.: Δ ≥ 2.5°C (temperatura) Δ ≥ 4 ore (eliofania)
  19. 19. Val. qualitativa dati meteorologiciControlli particolari per la pioggia – La pioggia, i cui eventi sono caratterizzati da una bassissima correlazione spazio-temporale, richiede una densa rete osservativa al fine di consentirne un’adeguata campionatura sul territorio e, in sede di archiviazione dei dati, un efficace controllo della qualità. – Le sue particolari proprietà statistiche non consentono di applicare metodologie di controllo che ipotizzino una distribuzione delle frequenze assimilabile alla curva normale. – Un metodo molto semplice ed utilizzato è quello di fissare un valore massimo di precipitazione giornaliera, specifico per località e periodo dell’anno, e confrontarlo con i singoli dati di precipitazione giornaliera. Se il dato supera il valore soglia stabilito bisogna procedere con verifiche incrociate con altre stazioni prima di segnalare come sospetto il dato in questione.
  20. 20. Val. qualitativa dati meteorologiciControlli particolari per la pioggia (2)Metodo di ShearmanLe precipitazioni della stazione sotto test sono comparatecon un valore che viene stimato tramite i dati delle 8stazioni più vicine (distanti non più di 25- 30 Km). ri – I totali giornalieri di precipitazione ri sono convertiti in R i = 100 valori percentuali (Ri) rispetto ai rispettivi totali medi annui ri – Si calcola la media e la deviazione standard σ dei valori percentuali di precipitazione rifiutando tutti i valori percentuali che oltrepassino il limite della media ±1.75σ. – Sui dati rimasti, si calcola poi un valore percentuale medio della pioggia R effettuando una media pesata con l’inverso del quadrato delle distanze Di (i=1, 2, 3, ..., M numero di stazioni i cui valori di pioggia hanno superato il primo test) rispetto alla stazione sotto test:
  21. 21. Val. qualitativa dati meteorologiciControlli particolari per la pioggia (3)Dopo aver riconvertito il valore percentuale R nuovamente in mm diprecipitazione (rc) utilizzando il totale medio annuo della stazione dacontrollare, si segnala un valore sospetto se: | r − rc |> 2.5mmdove r e’ il valore di pioggia osservato nella stazione sotto test. Oppure ildato è segnalato sospetto se: Cσ | r − rc |> Mdove C=2 o C=4 se il controllo riguarda rispettivamente dati diprecipitazione totale giornaliera o dati di precipitazione totale mensile.

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