Una nuova ricerca evidenzia le carenze delle previsioni di WRF-Solar

Share

Ricercatori cinesi hanno valutato l’accuratezza del modello WRF-Solar nella simulazione della radiazione globale e diffusa, evidenziando la sua sensibilità alla profondità ottica degli aerosol (AOD), allo spessore ottico delle nubi (COT) e all’angolo zenitale solare (SZA).

Il modello Weather Research and Forecasting (WRF) è stato sviluppato nel 2016 nell’ambito del progetto Sun4Cast finanziato dal Dipartimento dell’Energia degli Stati Uniti. Il modello è di dominio pubblico e può essere scaricato dal repository ufficiale WRF su Github.

“Dal rilascio di WRF-Solar, le sue prestazioni nella simulazione della radiazione diffusa in regioni localizzate in Cina e la sensibilità ai parametri atmosferici non sono state esplorate a fondo”, ha dichiarato il gruppo di ricerca. “Questo studio mirava a testare l’accuratezza della simulazione di WRF-Solar per la radiazione globale e diffusa utilizzando le proprietà ottiche degli aerosol basate sul satellite, ottenute da uno spettroradiometro di imaging a risoluzione moderata”.

Il modello WRF è ampiamente utilizzato per le previsioni meteorologiche. Utilizza lo schema Rapid Radiative Transfer Model for Global Climate Models (RRTMG) come input per la radiazione a onde corte e il WRF-Dudhia come schema di radiazione. Inoltre, il modello WRF-Solar utilizza l’input AOD per le sue previsioni, mentre il WRF-Dudhia non lo fa.

Nella loro missione di sottolineare la sensibilità del modello WRF-Solar, gli studiosi hanno confrontato le sue previsioni con le osservazioni reali misurate all’Università di Wuhan. Per quanto riguarda la sensibilità all’AOD, i ricercatori hanno scoperto che l’errore di simulazione diminuisce gradualmente con l’aumento dell’AOD. Il parametro misura la dispersione e l’assorbimento della luce da parte di minuscole particelle, o aerosol, nell’atmosfera.

“Le deviazioni standard degli errori di simulazione corrispondenti a tre diversi intervalli di AOD, inferiori a 0,4, compresi tra 0,4 e 0,8 e superiori o uguali a 0,8, erano rispettivamente 162,12, 158,15 e 135,45 W m-2 di radiazione diffusa”. “Tuttavia, quando l’AOD è maggiore o uguale a 0,8, il modello ha sovrastimato la radiazione diffusa, con un bias medio di 58,57 W m-2”.

Per quanto riguarda il COT, che misura l’efficacia con cui uno strato nuvoloso disperde e assorbe la luce solare, i ricercatori hanno riscontrato che l’errore diminuisce con l’aumento del COT. Le deviazioni standard del bias corrispondente al COT sono inferiori a 20, tra 20 e 40, tra 40 e 60 e più significative di 60, raggiungendo rispettivamente 173,40, 149,45, 133,84 e 99,11 W m-2 .

Gli scienziati hanno anche esaminato la dipendenza dell’errore di WRF-Solar dalla SZA. “L’errore di simulazione è aumentato al diminuire della SZA”, hanno dichiarato. “Quando la SZA è inferiore a 30 gradi, sono stati osservati bias molto discreti della radiazione diffusa e globale simulata, con deviazioni standard del bias di 245,40 e 286,65 W m-2 e differenze medie di 79,20 e -3,62Wm-2, rispettivamente. Tuttavia, quando la SZA è compresa tra 50 e 70 gradi, i bias della radiazione diffusa e globale simulata sono stati piccoli, con deviazioni standard di 136,90 e 121,77 W m-2, rispettivamente”.

Tuttavia, confrontando WRF-Solar con WRF-Dudhia, i ricercatori hanno riscontrato la superiorità del primo. “In generale, il WRF-Solar migliorato fornisce previsioni molto accurate in condizioni di cielo sereno. In condizioni di cielo coperto e nuvoloso, i risultati del confronto tra WRF-Solar e il modello WRF tradizionale sono stati scarsi e la radiazione solare globale simulata è stata ampiamente sovrastimata”.

I risultati sono disponibili nello studio “Assessment of the high-resolution estimations of global and diffuse solar radiation using WRF-Solar“, pubblicato su Advances in Climate Change Research. Concludendo l’articolo, il gruppo di ricerca ha sottolineato la “necessità di migliorare la rappresentazione delle nuvole e della circolazione nel modello attraverso la parametrizzazione fisica e il miglioramento delle tecniche di assimilazione dei dati satellitari di nuvole e aerosol”.

Il team comprendeva accademici della China University of Geosciences e del Laboratorio Hubei Luojia.

I presenti contenuti sono tutelati da diritti d’autore e non possono essere riutilizzati. Se desideri collaborare con noi e riutilizzare alcuni dei nostri contenuti, contatta: editors@nullpv-magazine.com.

Popular content

Testo Unico FER, Legance: scossone principale per progetti BESS stand alone
13 Febbraio 2025 Con il Testo Unico FER, il legislatore ha perso l’occasione (ma forse volutamente) di dare una definizione di agrivoltaico. Lo dice Cristina Martorana...