Modelli previsionali, precipitazione, temperatura, indici statistici: questi i temi della ricerca "Validazione di un modello previsionale di temperatura e precipitazione", i cui risultati sono stati presentati durante il 17o convegno nazionale organizzato da Aiam, Associazione Italiana di AgroMeteorologia, con il contributo del Ministero per le Politiche agricole alimentari e forestali a Roma, dal 10 al 12 giugno 2014.
Lo studio è stato realizzato da Francesca Ventura e Roberto Solone del Dipartimento di Scienze Agrarie, Università di Bologna, da Alberto Bertozzi di MeteoCenter e da Ivano Valmori di Image Line.
Uno degli aspetti fondamentali dello sviluppo di un modello è la verifica della sua affidabilità. Per questo sono stati analizzati i dati previsti e osservati di temperatura dell’aria e precipitazione delle stazioni agrometeorologiche dell’Università di Bologna a Cadriano, Ozzano Monte e Ozzano Valle per gli anni 2011 e 2013. Nel lavoro, consultabile in calce all'articolo, sono state evidenziate le caratteristiche del servizio offerto da Image Line di previsioni meteorologiche personalizzate in tutta Italia, in collaborazione con MeteoCenter, azienda specializzata nella fornitura di previsioni meteo.
Tratto dall'introduzione del lavoro:
Il sistema di raccolta ed elaborazione dati che sta alla base del servizio MeteoGest integra informazioni provenienti da modelli globali, modelli di previsione, modelli di previsione nazionale, che rendono disponibili informazioni con una risoluzione di 11 x 11 km; per alimentare i modelli vengono utilizzati i dati dalle reti nazionali e regionali per le osservazioni meteorologiche. Tutte queste informazioni vengono elaborate da MeteoCenter e rese disponibili per gli utenti della Community di Image Line Network due volte al giorno, con previsioni a 7 giorni su una maglia di 12,5 x 12,5 km. Questo servizio ha carattere strettamente applicativo, ad esempio i dati vengono utilizzati in seconda battuta per modelli fitopatologici o per l’assistenza agli agricoltori. La loro validità è dunque importante, ed è molto utile confrontarli con dati “veri” anche per l’implementazione della modellistica meteorologica a piccola scala.
Di seguito trovi il lavoro presentato durante il convegno AIAM.
