{"id":991,"date":"2022-02-22T11:32:00","date_gmt":"2022-02-22T10:32:00","guid":{"rendered":"https:\/\/website-staging.vineforecast.com\/?p=991"},"modified":"2026-01-08T17:43:00","modified_gmt":"2026-01-08T16:43:00","slug":"downscaling-regionalizzazione-dei-dati-meteo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.vineforecast.com\/it\/2022\/02\/22\/downscaling-regionalizzazione-dei-dati-meteo\/","title":{"rendered":"Come la regionalizzazione dei dati meteorologici influenza le previsioni di infezione"},"content":{"rendered":"
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VineForecast crea previsioni per ogni vigneto di un'azienda vinicola senza installare stazioni meteorologiche nei vigneti. Per scoprire come funziona e la metodologia alla base di questa tecnologia, consultate questo articolo del blog.<\/p>\n

Downscaling - regionalizzazione delle previsioni meteo<\/strong><\/h4>\n

Per capire come vengono prodotte le previsioni del tempo, dobbiamo prima approfondire l'argomento. A volte si pensa che siano le stazioni meteorologiche pi\u00f9 vicine a fornire le previsioni del tempo per la regione. In realt\u00e0, dietro le previsioni del tempo si celano complessi modelli meteorologici. Le previsioni vengono calcolate pi\u00f9 volte al giorno su supercomputer dai servizi meteorologici nazionali e internazionali, come il Servizio meteorologico tedesco (DWD). Un modello meteorologico viene utilizzato per calcolare l'evoluzione del tempo nelle ore e nei giorni successivi.<\/p>\n

I valori misurati servono come punto di partenza per le previsioni meteorologiche.<\/b><\/h4>\n

In termini un po' semplificati, in un modello meteorologico la terra \u00e8 divisa in cosiddette caselle a griglia. Questo pu\u00f2 essere immaginato come uno schema a scacchiera. A ogni casella della scacchiera pu\u00f2 essere assegnato un valore di temperatura, pressione atmosferica o umidit\u00e0. Le leggi della fisica vengono poi utilizzate per calcolare l'andamento dei vari valori nel tempo. Pi\u00f9 piccole sono le caselle della griglia, pi\u00f9 alta \u00e8 la risoluzione del modello meteorologico e pi\u00f9 realisticamente si pu\u00f2 modellare l'influenza delle condizioni regionali, come la topografia. Questo perch\u00e9 per ogni casella di griglia viene utilizzata una topografia media. Ci\u00f2 significa che i dettagli topografici scompaiono nei modelli con una risoluzione inferiore. Questa differenza si pu\u00f2 vedere chiaramente nella Figura 1. L'immagine superiore mostra la topografia delle Alpi con una risoluzione di circa 6 km x 6 km, mentre quella inferiore ha una risoluzione di 2 km x 2 km.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Fig. 1:<\/strong>\u00a0Due modelli di topografia a confronto: Sopra una risoluzione di 6km x 6km, sotto 2km x 2km<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Prima di avviare un modello meteorologico, ogni casella della griglia (\u201cogni quadrato della scacchiera\u201d) deve essere \u201eriempita\u201c con i valori iniziali. Una grande quantit\u00e0 di dati di misurazione provenienti da stazioni meteorologiche, palloni meteorologici, aerei o dati satellitari confluisce nel modello per i valori iniziali dei calcoli.<\/p>\n

La risoluzione dei modelli meteorologici \u00e8 fondamentale<\/b><\/h4>\n

Tuttavia, maggiore \u00e8 la risoluzione di un modello meteorologico, maggiore \u00e8 la capacit\u00e0 di calcolo richiesta. Per questo motivo la maggior parte dei modelli meteorologici ha attualmente una risoluzione orizzontale di 1 km x 1 km nel migliore dei casi. Tuttavia, per le previsioni a medio termine che si estendono per diversi giorni nel futuro, la risoluzione \u00e8 spesso significativamente inferiore. Ad esempio, il modello ICON-EU del DWD ha una risoluzione di circa 6 km x 6 km e si estende fino a 180 ore nel futuro. Il modello ICON-D2, a pi\u00f9 alta risoluzione, ha una risoluzione di circa 2 km x 2 km, ma si estende solo per 48 ore nel futuro.<\/p>\n

Questa risoluzione \u00e8 spesso perfettamente adeguata per stimare l'andamento generale del tempo nei giorni successivi. Diventa problematica quando si \u00e8 interessati al microclima specifico di una localit\u00e0. Poich\u00e9 i valori previsti dai modelli meteorologici tendono a rappresentare valori mediati su una griglia, questi possono a volte deviare significativamente dai valori reali in una specifica coordinata. Questo problema \u00e8 particolarmente pronunciato se il punto di previsione si trova in una regione con una topografia complessa.<\/p>\n

Regionalizzazione dei dati meteo<\/b><\/h4>\n

Per correggere questi errori nelle previsioni, la meteorologia e la fisica del clima utilizzano una tecnica nota come downscaling. Si tratta di utilizzare correlazioni statistiche tra la topografia e il microclima per calibrare meglio le previsioni meteorologiche sulla topografia locale. La regionalizzazione \u00e8 particolarmente importante per tutti i processi in cui anche piccole differenze possono avere un impatto notevole. In viticoltura, ad esempio, una differenza di 2-3 ore nella durata della bagnatura fogliare pu\u00f2 avere un impatto notevole sul rischio di infezione da peronospora. Per questo motivo le previsioni meteorologiche di VineForecast vengono regionalizzate prima di essere utilizzate nella modellazione delle malattie.<\/p>\n

Un esempio di regionalizzazione della temperatura ad un'altezza di 2 metri \u00e8 visibile nella Figura 2 qui sotto. A sinistra \u00e8 riportata la previsione meteorologica standard del modello ICON-D2 del DWD (risoluzione 2km x 2km), mentre a destra \u00e8 visibile la previsione regionalizzata di VineForecast (risoluzione 25m x 25m). Per inciso, la valle della Mosella si trova nella parte sud-orientale della mappa, chiaramente visibile nella previsione regionalizzata.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Fig. 2:<\/strong>\u00a0Temperatura regionalizzata: a sinistra una risoluzione di 2km x 2km, a destra 25m x 25m<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Regionalizzazione delle prognosi di malattia<\/b><\/h4>\n

Vediamo ora l'influenza della regionalizzazione sulle previsioni della malattia. A tal fine, confrontiamo le previsioni di infezione per le infezioni secondarie da Peronospora tra le previsioni meteorologiche standard e quelle regionalizzate, ad esempio per l'11 giugno 2021 per la regione intorno a Cochem sulla Mosella.<\/p>\n

La somma giornaliera della variabile \u201core di grado con bagnatura fogliare\u201d viene solitamente utilizzata come misura del rischio di infezione da Peronospora. Questa variabile viene calcolata a partire dai valori orari della temperatura e della bagnatura fogliare, sommando tutti i valori di temperatura in un giorno in cui la bagnatura fogliare era presente nello stesso momento (vedi anche qui). Se il totale giornaliero supera il valore 50, si presume un leggero rischio di infezione. Si prevedono forti infezioni con valori superiori a 150.<\/p>\n

Se ora confrontiamo le previsioni di malattia basate sulle previsioni meteorologiche standard con le previsioni regionalizzate nella Figura 3, risulta chiaro quanto la regionalizzazione influisca sulle previsioni di malattia e quanto la pressione di infezione vari su brevi distanze. L'uso di previsioni meteorologiche non regionalizzate come base per le previsioni di malattia pu\u00f2, in caso di dubbio, portare a una forte sottostima o sovrastima dei rischi di malattia.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"Prognosi\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Fig. 3:<\/strong>\u00a0Prognosi di malattia regionalizzata: non regionalizzata a sinistra, regionalizzata a destra<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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