L'Università del Salento ospita dal 5 all'8 febbraio il 5° Congresso Nazionale dell’Associazione Italiana di Scienze dell’Atmosfera e Meteorologia (AISAM). Le sessioni scientifiche del congresso si svolgeranno a Lecce, nelle aule del Complesso Studium 2000, in via di Valesio e includeranno più di 100 contributi scientifici. Il congresso è un momento di incontro per la comunità scientifica italiana che si occupa, a vario titolo, di scienze dell’atmosfera, meteorologia e climatologia e si configura come occasione preziosa per promuovere una riflessione su tematiche mai come ora attuali e urgenti.

Il congresso si svolgerà in presenza e sarà trasmesso anche in streaming dalla pagina del convegno. La partecipazione è aperta sia ai soci che ai non soci AISAM e prevede una quota di iscrizione che include anche i pranzi e i coffee break per tutti i tre giorni di congresso, come dettagliato sotto.
Oltre al Congresso scientifico che si svolgerà dal 6 all'8 febbraio 2024, sono previsti eventi divulgativi per le scuole (mattinata del 5 febbraio) e aperti al pubblico (sera del 6 febbraio). 

Anche LaMMA presente con alcuni contributi su tematiche connesse alla meteorologia

Interventi Sessioni Orali: 

• Impatto dell’assimilazione di dati a terra su una catena modellistica con WRF per le previsioni operative attraverso simulazioni ensemble
  Il lavoro presenta una metodologia per testare il sistema di assimilazione dati nella modellistica numerica meteorologica usando i modelli ensemble. Ciò consente, anche su un singolo caso studio (in questo caso l'alluvione delle Marche - 15 settembre 2022), di poter ottenere una statistica su come il miglioramento delle condizioni iniziali attraverso vari schemi di assimilazione dati influisca sula previsione di pioggia.  E' stata analizzata l'accuratezza delle previsioni utilizzando una combinazione di tecniche di assimilazione e ensemble, su una previsione a breve termine (3-6 ore) con griglia spaziale di 3 km con 50 livelli verticali di modello. I dati assimilati provengono da varie fonti: stazioni meteorologiche, reti GNSS-meteo, radar meteo e stazioni meteo e GNSS gestite dal Consorzio LaMMA, anche poste su navi. I test valutano l'impatto dei dati di osservazione ottimizzati nel pacchetto WRF-DA, dimostrando l'importanza dell'analisi iniziale per la predicibilità degli eventi e il beneficio dell'assimilazione dei dati.
   
• Assimilazione dati adattiva guidata da breeding: esperimenti numerici su modelli di bassa dimensionalità
  Il lavoro tratta il tema dell'adozione di strategie adattive all’interno del processo di Assimilazione Dati (DA) al fine di consentire l’ottimizzazione del flusso d’informazione dalle osservazioni per la stima dello stato iniziale dei modelli di previsione numerica. Nel lavoro si sono valutate le potenzialità del metodo di “breeding” per ottimizzare l'attivazione della DA, sia nel tempo che nello spazio.  Lo studio è stato sviluppato applicando tali approcci a modelli di bassa complessità (Low Order Models, LOMs), che consentono di condurre esperimenti numerici estesi a un costo computazionale ridotto. Questi modelli sono utili sia per la ricerca, per sviluppare nuovi approcci di previsione e DA, sia per la didattica, come introduzione alle tecniche numeriche e di DA. Il lavoro si è svolto nel contesto di una tesi di Laurea Magistrale in Fisica, si è lavorato con due LOMs: Lorenz ’63 (L63) e Lorenz-Emanuel ’96 (LE96). 

Sessioni Posters: 

• On the scaling properties of three limitea-area numerical models 
  Il lavoro punta a comprendere quale sia il compromesso migliore tra velocità e accuratezza per tre modelli numerici ad area limitata, nonchè le performance di scalabilità quando i 3 modelli vengono fatti correre su sistemi HPC (high performance computing). I modelli presi in esame sono WRF, MOLOCH e Meso-NH utilizzati quotidianamente al Consorzio LaMMa da svariati anni per finalità operative e di ricerca.
   
• Caratterizzazione dello strato limite atmosferico mediante combinazione ottimale di dati da rete di smart-sensors e da modellistica ad alta risoluzione
  Lo studio dettagliato dello strato limite atmosferico è essenziale per comprendere le dinamiche termiche, la circolazione dell'aria e la qualità dell'aria. Per fare ciò, si utilizzano sia strumenti di osservazione che modelli numerici. Combinando i dati provenienti da entrambe le fonti, si possono compensare le rispettive limitazioni e ottenere dataset di alta qualità. In uno studio preliminare, sono stati utilizzati dati da una rete di smart-sensors insieme a stime di un modello alla mesoscala. Questa rete di monitoraggio copre varie località in Italia e fornisce dati su inquinanti atmosferici e gas serra, oltre a informazioni meteorologiche. Per la modellistica, viene utilizzato un modello ad alta risoluzione che copre l'intero territorio nazionale. Integrando questi dati, è possibile ottenere una descrizione dettagliata delle dinamiche atmosferiche. L'uso di tecniche di Machine Learning potrebbe ulteriormente migliorare l'analisi e l'applicabilità di questi dati. 
    
• Confronto del dato satellitare con le stime e le misure di NO2 attraverso il toolbox CSO in Toscana
  Il lavoro presenta le opportunità offerte dall’utilizzo dei dati satellitari nel monitoraggio della qualità dell’aria. In particolare, si sono confrontati i dati di biossido di azoto ottenuti dal satellite Sentinel-5P della European Space Agency, attraverso il sensore TROPOMI (TROPOspheric Monitoring Instrument – algoritmo 2.3).  Il Copernicus Atmospheric Monitoring Service (CAMS) fornisce il toolbox CSO (CAMS Satellite Operator), che ha il duplice scopo di scaricare e convertire i dati satellitari e facilitarne l’assimilazione all’interno dei modelli regionali, rendendo il dato satellitare fruibile per la modellistica regionale. Per la regione Toscana, viene stimata annualmente la concentrazione di NO2 con la run modellistica WRF-CAMx. Per l’anno 2022, il dato satellitare di NO2 attribuito al suolo attraverso l’utilizzo del CSO, è stato confrontato con quello misurato presso alcune centraline della rete regionale Toscana gestita da ARPAT. Questo confronto ha mostrato ottime correlazioni e offre quindi un’importante opportunità nell’applicazione del tool anche nell’ottica della data-assimilation.
   
•  MC-FORUM: il progetto ASI per la valutazione dell’impatto delle misure FORUM in ambito meteorologico e climatico
  Il lavoro presenta i tratti salienti del progetto ASI (coordinato da CNR-IBE) che finanzia gli studi di applicazione delle future osservazioni di FORUM in ambito meteo climatico. FORUM è la missione ESA Earth Explorer 9 che verrà lanciata nel 2027 per operare osservazioni spettrali dell'emissione terrestre, che per la prima volta copriranno il lontano infrarosso (FIR) in maniera sistematica, laddove avviene una gran parte, ancora sostanzialmente inesplorata, dell'emissione planetaria ad onde lunghe. Il progetto svilupperà strumenti e competenze per studiare come questi dati cambieranno la nostra capacità di fare previsioni meteorologiche a varie scale spaziali e temporali, e di comprendere i feedback climatici e conseguentemente produrre gli scenari climatici.
   
•  Inquinamento da PM10: condizioni critiche e tipi di tempo.
  Il lavoro esamina le condizioni meteorologiche che favoriscono l'accumulo di inquinanti, come il PM10, durante il periodo freddo dell'anno. Si è analizzata la relazione tra episodi di inquinamento acuto da PM10 e i tipi di condizioni meteorologiche più comuni nell'area di interesse. Per fare ciò, è stata utilizzata una metodologia per classificare i diversi tipi di tempo, già impiegata in altri contesti. Sono stati riportati alcuni risultati preliminari di uno studio che ha applicato questa metodologia all'analisi dei dati di concentrazione di PM10 raccolti in alcune stazioni di monitoraggio della qualità dell'aria parte della Rete Regionale Toscana di monitoraggio della qualità dell’aria gestita da ARPAT. Si sta considerando di utilizzare approcci basati sulla probabilità e tecniche di Machine Learning per individuare modelli di correlazione affidabili ed efficienti, che potrebbero essere applicati in contesti operativi. 

I dettagli dei lavori sono presenti nel programma della Conferenza disponibile sul sito di AISAM