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Presentation Transcript

  1. LINEA 1 CLICOST: Effetti dei cambiamenti CLImatici sul clima meteo-marino al largo delle coste italiane e sulla dinamica fisica di sistemi COSTieri con riferimento alle condizioni al confine con il mare aperto, alle condizioni al confine con le terre emerse, ai processi di piattaforma, agli eventi episodici (eventi estremi). ICRAM INGV ATTIVITÀ 1 – CLIMATOLOGIA AL LARGO ATTIVITÀ2 – CLIMATOLOGIA A COSTA ATTIVITÀ 3 – CIRCOLAZIONE COSTIERA

  2. Climatologia delle onde ed analisi degli eventi estremi al largo delle coste italiane S. Carniel, L. Cavaleri, J. Chiggiato, G. Martucci, M. Sclavo CNR – Istituto di Scienze Marine - Venezia

  3. 1 –VALIDAZIONE DATI DA SATELLITE: confronto dati da boe vs. dati da satellite Slope = 0.98 Slope = 1.05 2 –CALIBRAZIONE DATI DEL MODELLO: confronto dati da modello vs. dati da satellite 5 – DETERMINAZIONE STATISTICA DEL CLIMA: calcolo di statistiche uni e bi-variate 4 – CONFRONTO DATI TARATI CON DATI MISURATI: validazione del procedimento 6 – ESTENSIONE DELLE SERIE A 40 ANNI: dai dati dell’ERA 40 (da U.O. CONISMA) 3 – ESTRAZIONE SERIE TEMPORALI NEI PUNTI DI INTERESSE da luglio 1992 a giugno 2002

  4. ERA40 1999 1958 2002 1992 ISMAR • Per ciascuno dei punti prescelti i dati “ERA 40” sono stati opportunamente integrati, filtrati e poi calibrati sfruttando i 7 anni di sovrapposizione con i dati “ISMAR”. • Successivamente si è verificata la compatibilità delle due serie in termini di: • Altezza significativa media dell'intero dataset e stagionale • Durata cumulata degli stati di mare soprasoglia • Persistenza media degli stati di mare soprasoglia • Persistenza analitica media (Mathiesen, 1993) degli stati di mare soprasoglia • Altezza significativa dei datasetindipendenti, i.e. ottenuti filtrando ciascun dataset originale secondo criteri di indipendenza ed omogeneità di distribuzione • Parent distribution tramite best fit del dataset indipendente con un set di distribuzioni di probabilità cumulata (Weibull, Gumbel, Fréchét) • Tempi [anni] e valori [m] di ritorno degli eventi ondosi estremi utilizzando il metodo dei valori soprasoglia (Goda, 1997)e degli n massimi annuali (Smith, 1986). • Y. Goda, Random seas and design of maritime structures, 443 pp, Advanced Series on Ocean Eng – Vol. 15 – World Scientific, 2000. • M. Mathiensen, Estimation of wave height duration statistics, Coast. Eng. 23, 167-181, 1994. • R.L. Smith, Extreme value theory based on the r largest annual events, Jour. of Hydr. 86, 27-43,1986.

  5. Alto adriatico (E13.0, N45.5) Costa Toscana (E12.0, N41.5) Calabria Ionica (E16.5, N38.0) Mar di Sardegna (E8.0, N38.5) Buon accordo, nel periodo 1992-1999, tra i dati ERA40 calibrati ed i dati ISMAR.

  6. ERA40 23.5 10.8 m 10.4 m MAR DI SARDEGNA ISMAR 24 Per i 7 anni di sovrapposizione le serie temporali “ERA40” calibrate e le serie “ISMAR” sono compatibili sia in termini di persistenza soprasoglia sia in termini di eventi estremi.

  7. Per ogni punto prescelto e per un intervallo di 42 anni (1958-1999) sono stati calcolati, partendo da campi di output del modello WAM-ERA40, calibrati con i dati ISMAR per il periodo 1992-1999: • Medie annuali e stagionali di altezza significativa • Tempi [anni] e valori [m] di ritorno degli eventi ondosi estremi utilizzando i metodi dei valori soprasoglia e deglin massimi annuali • Durata cumulata e persistenza degli stati di mare soprasoglia • Distribuzione direzionale degli eventi ondosi • Distribuzione direzionale dell’energia delle onde (valore cumulato, per settore di provenienza, di Hs2). • Le analisi sono state poi ripetute decade per decade allo scopo di evidenziare eventuali andamenti a medio termine.

  8. CALABRIA IONICA GOLFO DI NAPOLI MEDIO ADRIATICO ALTO ADRIATICO Le medie invernali (dicembre-febbraio) delle altezze d’onda negli anni 1958-1999 mostrano in generale un andamento decrescente, più evidente in Adriatico.

  9. 5,7 m Costa Toscana 6,6 m 4,7 m Delta del Po Calabria Ionica

  10. 7047 data-points with SWH > 0.5 m 28017 data-points with SWH < 0.5 m 5462 data-points with SWH > 0.5 m 23754 data-points with SWH < 0.5 m 5043 data-points with SWH > 0.5 m 24181 data-points with SWH < 0.5 m 5543 data-points with SWH > 0.5 m 23673 data-points with SWH < 0.5 m 1970-1979 1980-1989 1990-1999 1960-1969 Costa toscana -Distribuzione direzionale del valore cumulato dei quadrati delle altezze significative Valore di fondoscala: 1200 m2 Costa toscana - Distribuzione direzionale delle altezze significative

  11. 5991 data-points with SWH > 0.5 m 29073 data-points with SWH < 0.5 m 5117 data-points with SWH > 0.5 m 24099 data-points with SWH < 0.5 m 4658 data-points with SWH > 0.5 m 24566 data-points with SWH < 0.5 m 4529 data-points with SWH > 0.5 m 24687 data-points with SWH < 0.5 m 1970-1979 1980-1989 1990-1999 1960-1969 Costa marchigiana -Distribuzione direzionale del valore cumulato dei quadrati delle altezze significative Valore di fondoscala: 1000 m2 Costa marchigiana - Distribuzione direzionale delle altezze significative

  12. CLIMA AL LARGO BATIMETRIA DI DETTAGLIO 2. Caratterizzazione delle forzanti di input per modelli idrodinamici 1. Caratterizzazione completa mediante statistiche di parametri sintetici (altezza, periodo, direzione) del clima marino in corrispondenza della costa 3. Caratterizzazione di scenari estremi (50, 100 anni) Climatologia sottocosta nelle aree campione mediante il trasferimento a costa delle condizioni d’onda con un modello spettrale appositamente studiato per riprodurre anche i processi caratterizzanti le acque basse (rifrazione, attrito al fondo, frangimento, interazioni non lineari, etc.)

  13. CIRCOLAZIONE GENERALE VARIAZIONEMEDIO MARE FORZANTIMETEO BATIMETRIA COSTIERA CLIMA A COSTA VEGETAZIONE AL FONDO SEDIMENTI DEL FONDO E SOSPESI APPORTI FLUVIALI Circolazione 3D Stress al fondo Variazioni morfobatimetriche Avanzamento / arretramento linea di riva Stima delle variazioni della vulnerabilità costiera correlabili a mutati scenari climatici Circolazione sottocosta nelle aree campione. Modellizzazione di eventi significativi mediante modello accoppiato onde-correnti-sedimenti, utilizzando come condizioni al contorno anche scenari climatici al 2050 e 2100.

  14. LITORALE LAZIALE

  15. Grazie per l’attenzione! mauro.sclavo@ismar.cnr.it

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