SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 18
Descargar para leer sin conexión
8a
giornata della modellistica in ARIANET - 27/01/2021
VALUTAZIONE DELLA PERFORMANCE DEL
MODELLO CAMX PER LA PREVISIONE DI OZONO
E PM10 SULLA REGIONE VENETO
Alberto Dalla Fontana
alberto.dallafontana@arpa.veneto.it
ARPAV
Dip. Qualità dell’Ambiente
U.O. Qualità dell’aria
2
8a
giornata della modellistica in ARIANET - 27/01/2021
SCHEMA DEL SISTEMA MODELLISTICO IMPLEMENTATO DA ARPAV
3
8a
giornata della modellistica in ARIANET - 27/01/2021
A DX INGRANDIMENTO CON OROGRAFIA E STAZIONI (DI “BACKGROUND”)
USATE PER LA VERIFICA.
LE STAZIONI APPARTENGONO ALLA RETE REGIONALE GESTITA DA ARPAV
DOMINIO DEL MODELLO CAMX
4
8a
giornata della modellistica in ARIANET - 27/01/2021
Station
code
Classification Altitude (m a.s.l.)
Measured
pollutants
IT1594A Urban 378 PM10,O3
IT1619A Suburban 356 PM10,O3
IT1790A Rural 690 PM10,O3
IT1870A Rural 12 PM10,O3
IT1791A Rural 1366 O3
IT1065A Urban 114 O3
IT0663A Urban 190 PM10,O3
IT1848A Rural 814 PM10,O3
IT1328A Urban 61 PM10,O3
IT1343A Urban 88 PM10,O3
IT2071A Rural 24 PM10,O3
IT2072A Rural 6 PM10,O3
IT1213A Urban 4 PM10,O3
IT1596A Rural 8 PM10,O3
IT1590A Urban 15 PM10,O3
IT1222A Urban 0 O3
IT0963A Urban 0 PM10,O3
IT0448A Urban 0 PM10,O3
IT1177A Urban 36 PM10,O3
IT1535A Urban 13 PM10,O3
IT1453A Urban 9 O3
STAZIONI UTILIZZATE PER LA VERIFICA
PM10 MISURATO CON ANALIZZATORE AUTOMATICO
5
8a
giornata della modellistica in ARIANET - 27/01/2021
PERIODI
Dicembre 2018 - Febbraio 2019; valutazione del PM10.
(16 stazioni)
Giugno - Agosto 2019 (tre mesi) valutazione di O3max.
(21 stazioni)
INQUINANTI
PM10: MEDIA GIORNALIERA (24h)
O3max: MASSIMO GIORNALIERO DI OZONO (1h)
6
8a
giornata della modellistica in ARIANET - 27/01/2021
 Normalized Mean Bias (NMB)
 Normalized Mean Error (NME)
 Correlazione (r)
Oi : osservazione, Mi: previsione
Emery C., Liu Z., Russell A.G., Odman M.T., Yarwood G. & Kumar N., 2017:
Recommendations on statistics and benchmarks to assess photochemical
model performance
INDICATORI STATISTICI UTILIZZATI PER LA VERIFICA/1
7
8a
giornata della modellistica in ARIANET - 27/01/2021
Statistics O3max PM10
Criteria Goal Criteria Goal
NMB ±15% ±5% ±30% ±10%
NME 25% 15% 50% 35%
r 0.5 0.75 0.4 0.7
BENCHMARKS
INDICATORI STATISTICI UTILIZZATI PER LA VERIFICA/1
Emery C., Liu Z., Russell A.G., Odman M.T., Yarwood G. & Kumar N., 2017:
Recommendations on statistics and benchmarks to assess photochemical
model performance
8
8a
giornata della modellistica in ARIANET - 27/01/2021
Probability of detection  
0<= POD<=1,POD=1: perfect
False Alarm Ratio
0 <= FAR< =1,FAR=0: perfect
Percent Correct
0<=PC<=100,PC =100: perfect
Soglia calcolata come 75° perc. delle misure
 H (hits): eventi di superamento correttamente previsti
 M (missing alarms): eventi di superamento non previsti
 F (false alarms): superamenti previsti ma non osservati
 C (correct rejections): non-superamenti correttamente previsti
INDICATORI STATISTICI UTILIZZATI PER LA VERIFICA/2
9
8a
giornata della modellistica in ARIANET - 27/01/2021
INDICATORI STATISTICI UTILIZZATI PER LA VERIFICA/3
NME: calcolato in base al modello
NMEref : calcolato con il metodo della persistenza (preso come riferimento)
SI > 0 modello migliore della persistenza (NME<NMEref)
SI = 0 modello equivale alla persistenza (NME=NMEref)
SI < 0 modello peggiore della persistenza (NME>NMEref)
SKILL INDEX: SI = 1 – NME/NMEref
10
8a
giornata della modellistica in ARIANET - 27/01/2021
RISULTATI/1 PM10 (D+0)
Correlaz
NMB
NME
0
20
40
60
80
100
120
140
160
NMB
11
8a
giornata della modellistica in ARIANET - 27/01/2021
RISULTATI/1 O3max (D+0)
NMB
NME
Correlaz
12
8a
giornata della modellistica in ARIANET - 27/01/2021
RISULTATI/2 PM10 (D+0)
PC
POD
FAR
13
8a
giornata della modellistica in ARIANET - 27/01/2021
RISULTATI/2 O3max (D+0)
PC
POD
FAR
14
8a
giornata della modellistica in ARIANET - 27/01/2021
RISULTATI/3 SKILL INDEX – PM10
SI > 0
SI <= 0
D+0
D+1
D+2
15
8a
giornata della modellistica in ARIANET - 27/01/2021
RISULTATI/3 SKILL INDEX – O3max
SI > 0
SI <= 0
D+0
D+1
D+2
SI > 0
SI <= 0
16
8a
giornata della modellistica in ARIANET - 27/01/2021
VERIFICA “MULTISITO” (GLOBALE)
Statistics O3max PM10
POD 61% 45%
FAR 49% 34%
PC 76% 80%
Soglia calcolata come 75° perc. delle misure
17
8a
giornata della modellistica in ARIANET - 27/01/2021
CONCLUSIONI
•IL MODELLO SODDISFA, PER LA MAGGIOR PARTE DELLE STAZIONI, I
REQUISITI MINIMI (“CRITERIA”) E IN ALCUNI CASI ANCHE QUELLI PIU’
STRINGENTI (“GOAL”) IN TERMINI DI NMB,NME e R;
•IL PM10 MOSTRA UNA ELEVATA CORRELAZIONE (>0.7) PER
QUASI TUTTE LE STAZIONI DI PIANURA
•LOCALI CRITICITA’ DEL PM10 IN TERRENO COMPLESSO (NMB>30%,
FAR>60%)
•L’OZONO E’ IN GENERALE SOVRASTIMATO IN PIANURA (FAR>0.6) E
LOCALMENTE SOTTOSTIMATO IN MONTAGNA DOVE ANCHE LA
CORRELAZIONE E’ PIUTTOSTO BASSA (<0.5)
•SKILL RISPETTO ALLA PERSISTENZA MIGLIORA CON INTERVALLO DI
PREVISIONE (MA PER ALCUNE STAZIONI RIMANE NEGATIVO FINO A
D+2)
18
8a
giornata della modellistica in ARIANET - 27/01/2021
PER APPROFONDIMENTI
Tethys 2020.17.03
Journal of Mediterranean Meteorology and Climatology
www.tethys.cat
GRAZIE DELL’ ATTENZIONE

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

Progetto CLIMAERA
Progetto CLIMAERAProgetto CLIMAERA
Progetto CLIMAERAARIANET
 
CREATE H2020 - Modellistica per l'ottimizzazione ambientale delle rotte aeron...
CREATE H2020 - Modellistica per l'ottimizzazione ambientale delle rotte aeron...CREATE H2020 - Modellistica per l'ottimizzazione ambientale delle rotte aeron...
CREATE H2020 - Modellistica per l'ottimizzazione ambientale delle rotte aeron...ARIANET
 
FAIRMODE CT4 modellistica a microscala
FAIRMODE CT4 modellistica a microscalaFAIRMODE CT4 modellistica a microscala
FAIRMODE CT4 modellistica a microscalaARIANET
 
Emissioni dell'Aeroporto di Venezia: monitoraggio e modellistica di dispersione
Emissioni dell'Aeroporto di Venezia: monitoraggio e modellistica di dispersioneEmissioni dell'Aeroporto di Venezia: monitoraggio e modellistica di dispersione
Emissioni dell'Aeroporto di Venezia: monitoraggio e modellistica di dispersioneARIANET
 
On-line source apportionment in FARM
On-line source apportionment in FARMOn-line source apportionment in FARM
On-line source apportionment in FARMARIANET
 
Studio sui sistemi di teleriscaldamento in sei città italiane
Studio sui sistemi di teleriscaldamento in sei città italianeStudio sui sistemi di teleriscaldamento in sei città italiane
Studio sui sistemi di teleriscaldamento in sei città italianeARIANET
 
Progetto BEEP
Progetto BEEPProgetto BEEP
Progetto BEEPARIANET
 
Modellistica 3D ad alta risoluzione Parigi
Modellistica 3D ad alta risoluzione ParigiModellistica 3D ad alta risoluzione Parigi
Modellistica 3D ad alta risoluzione ParigiARIANET
 
Simulazione urbana a microscala long-term
Simulazione urbana a microscala long-termSimulazione urbana a microscala long-term
Simulazione urbana a microscala long-termARIANET
 
PRQA del Lazio modellistica a supporto
PRQA del Lazio modellistica a supportoPRQA del Lazio modellistica a supporto
PRQA del Lazio modellistica a supportoARIANET
 
Suite modellistiche 2020 novità principali
Suite modellistiche 2020 novità principaliSuite modellistiche 2020 novità principali
Suite modellistiche 2020 novità principaliARIANET
 
Source apportionment spaziale e settoriale con Sherpa e FARM
Source apportionment spaziale e settoriale con Sherpa e FARMSource apportionment spaziale e settoriale con Sherpa e FARM
Source apportionment spaziale e settoriale con Sherpa e FARMARIANET
 
Considerazioni sull’influenza del teleriscaldamento sulla qualità dell’aria
Considerazioni sull’influenza del teleriscaldamento sulla qualità dell’ariaConsiderazioni sull’influenza del teleriscaldamento sulla qualità dell’aria
Considerazioni sull’influenza del teleriscaldamento sulla qualità dell’ariaARIANET
 
FARM source apportionment on-line
FARM source apportionment on-lineFARM source apportionment on-line
FARM source apportionment on-lineARIANET
 
Prandi incendi giornata arianet_2021
Prandi incendi giornata arianet_2021Prandi incendi giornata arianet_2021
Prandi incendi giornata arianet_2021ARIANET
 
Confronti tra input emissivi da traffico per simulazioni con PMSS
Confronti tra input emissivi da traffico per simulazioni con PMSSConfronti tra input emissivi da traffico per simulazioni con PMSS
Confronti tra input emissivi da traffico per simulazioni con PMSSARIANET
 
TREFIC 5.2.0
TREFIC 5.2.0TREFIC 5.2.0
TREFIC 5.2.0ARIANET
 
Valutazione di impatto portuale: applicazione a Livorno
Valutazione di impatto portuale: applicazione a LivornoValutazione di impatto portuale: applicazione a Livorno
Valutazione di impatto portuale: applicazione a LivornoARIANET
 
MINNI/FARM nei servizi previsionali CAMS-COPERNICUS
MINNI/FARM nei servizi previsionali CAMS-COPERNICUSMINNI/FARM nei servizi previsionali CAMS-COPERNICUS
MINNI/FARM nei servizi previsionali CAMS-COPERNICUSARIANET
 
SPRAY 3.1.15
SPRAY 3.1.15SPRAY 3.1.15
SPRAY 3.1.15ARIANET
 

La actualidad más candente (20)

Progetto CLIMAERA
Progetto CLIMAERAProgetto CLIMAERA
Progetto CLIMAERA
 
CREATE H2020 - Modellistica per l'ottimizzazione ambientale delle rotte aeron...
CREATE H2020 - Modellistica per l'ottimizzazione ambientale delle rotte aeron...CREATE H2020 - Modellistica per l'ottimizzazione ambientale delle rotte aeron...
CREATE H2020 - Modellistica per l'ottimizzazione ambientale delle rotte aeron...
 
FAIRMODE CT4 modellistica a microscala
FAIRMODE CT4 modellistica a microscalaFAIRMODE CT4 modellistica a microscala
FAIRMODE CT4 modellistica a microscala
 
Emissioni dell'Aeroporto di Venezia: monitoraggio e modellistica di dispersione
Emissioni dell'Aeroporto di Venezia: monitoraggio e modellistica di dispersioneEmissioni dell'Aeroporto di Venezia: monitoraggio e modellistica di dispersione
Emissioni dell'Aeroporto di Venezia: monitoraggio e modellistica di dispersione
 
On-line source apportionment in FARM
On-line source apportionment in FARMOn-line source apportionment in FARM
On-line source apportionment in FARM
 
Studio sui sistemi di teleriscaldamento in sei città italiane
Studio sui sistemi di teleriscaldamento in sei città italianeStudio sui sistemi di teleriscaldamento in sei città italiane
Studio sui sistemi di teleriscaldamento in sei città italiane
 
Progetto BEEP
Progetto BEEPProgetto BEEP
Progetto BEEP
 
Modellistica 3D ad alta risoluzione Parigi
Modellistica 3D ad alta risoluzione ParigiModellistica 3D ad alta risoluzione Parigi
Modellistica 3D ad alta risoluzione Parigi
 
Simulazione urbana a microscala long-term
Simulazione urbana a microscala long-termSimulazione urbana a microscala long-term
Simulazione urbana a microscala long-term
 
PRQA del Lazio modellistica a supporto
PRQA del Lazio modellistica a supportoPRQA del Lazio modellistica a supporto
PRQA del Lazio modellistica a supporto
 
Suite modellistiche 2020 novità principali
Suite modellistiche 2020 novità principaliSuite modellistiche 2020 novità principali
Suite modellistiche 2020 novità principali
 
Source apportionment spaziale e settoriale con Sherpa e FARM
Source apportionment spaziale e settoriale con Sherpa e FARMSource apportionment spaziale e settoriale con Sherpa e FARM
Source apportionment spaziale e settoriale con Sherpa e FARM
 
Considerazioni sull’influenza del teleriscaldamento sulla qualità dell’aria
Considerazioni sull’influenza del teleriscaldamento sulla qualità dell’ariaConsiderazioni sull’influenza del teleriscaldamento sulla qualità dell’aria
Considerazioni sull’influenza del teleriscaldamento sulla qualità dell’aria
 
FARM source apportionment on-line
FARM source apportionment on-lineFARM source apportionment on-line
FARM source apportionment on-line
 
Prandi incendi giornata arianet_2021
Prandi incendi giornata arianet_2021Prandi incendi giornata arianet_2021
Prandi incendi giornata arianet_2021
 
Confronti tra input emissivi da traffico per simulazioni con PMSS
Confronti tra input emissivi da traffico per simulazioni con PMSSConfronti tra input emissivi da traffico per simulazioni con PMSS
Confronti tra input emissivi da traffico per simulazioni con PMSS
 
TREFIC 5.2.0
TREFIC 5.2.0TREFIC 5.2.0
TREFIC 5.2.0
 
Valutazione di impatto portuale: applicazione a Livorno
Valutazione di impatto portuale: applicazione a LivornoValutazione di impatto portuale: applicazione a Livorno
Valutazione di impatto portuale: applicazione a Livorno
 
MINNI/FARM nei servizi previsionali CAMS-COPERNICUS
MINNI/FARM nei servizi previsionali CAMS-COPERNICUSMINNI/FARM nei servizi previsionali CAMS-COPERNICUS
MINNI/FARM nei servizi previsionali CAMS-COPERNICUS
 
SPRAY 3.1.15
SPRAY 3.1.15SPRAY 3.1.15
SPRAY 3.1.15
 

Similar a Verifica delle previsioni di ozono e PM10 per il Veneto

ANALISI DELLE TENDENZE DEGLI EVENTI DI PIOGGIA ESTREMA IN ITALIA MERIDIONALE
ANALISI DELLE TENDENZE DEGLI EVENTI DI PIOGGIA ESTREMA IN ITALIA MERIDIONALEANALISI DELLE TENDENZE DEGLI EVENTI DI PIOGGIA ESTREMA IN ITALIA MERIDIONALE
ANALISI DELLE TENDENZE DEGLI EVENTI DI PIOGGIA ESTREMA IN ITALIA MERIDIONALESalvatore Manfreda
 
A big data approach for error detection in weather data (Marco Venturini, Ami...
A big data approach for error detection in weather data (Marco Venturini, Ami...A big data approach for error detection in weather data (Marco Venturini, Ami...
A big data approach for error detection in weather data (Marco Venturini, Ami...Data Driven Innovation
 
ppt Ivan Riolino_led_eos2013
ppt Ivan Riolino_led_eos2013ppt Ivan Riolino_led_eos2013
ppt Ivan Riolino_led_eos2013AREA Science Park
 
Sviluppo di algoritmi di ottimizzazione del progetto e della gestione di sist...
Sviluppo di algoritmi di ottimizzazione del progetto e della gestione di sist...Sviluppo di algoritmi di ottimizzazione del progetto e della gestione di sist...
Sviluppo di algoritmi di ottimizzazione del progetto e della gestione di sist...Confindustria Emilia-Romagna Ricerca
 
Metodi ed algoritmi per la progettazione, gestione il controllo di distretti ...
Metodi ed algoritmi per la progettazione, gestione il controllo di distretti ...Metodi ed algoritmi per la progettazione, gestione il controllo di distretti ...
Metodi ed algoritmi per la progettazione, gestione il controllo di distretti ...Confindustria Emilia-Romagna Ricerca
 
EFFICITY - Sviluppo di algoritmi di ottimizzazione del progetto e della gesti...
EFFICITY - Sviluppo di algoritmi di ottimizzazione del progetto e della gesti...EFFICITY - Sviluppo di algoritmi di ottimizzazione del progetto e della gesti...
EFFICITY - Sviluppo di algoritmi di ottimizzazione del progetto e della gesti...Confindustria Emilia-Romagna Ricerca
 
Come supportare la transizione energetica con il fotovoltaico ad alta effici...
Come supportare la transizione energetica con il fotovoltaico ad alta  effici...Come supportare la transizione energetica con il fotovoltaico ad alta  effici...
Come supportare la transizione energetica con il fotovoltaico ad alta effici...Sardegna Ricerche
 
Modellistica di qualità dell'aria - Arpa Piemonte
Modellistica di qualità dell'aria - Arpa PiemonteModellistica di qualità dell'aria - Arpa Piemonte
Modellistica di qualità dell'aria - Arpa PiemonteArpa Piemonte
 
Enea mi se-19.12.2013 de gisi
Enea mi se-19.12.2013 de gisiEnea mi se-19.12.2013 de gisi
Enea mi se-19.12.2013 de gisiSabino De Gisi
 
Il GIS nel monitoraggio delle attività di cave
Il GIS nel monitoraggio delle attività di caveIl GIS nel monitoraggio delle attività di cave
Il GIS nel monitoraggio delle attività di caveGeosolution Srl
 
MEMC - Andrea Laurenzi, Indicatori Sintetici SPC e Report Automatici in Minitab
MEMC - Andrea Laurenzi, Indicatori Sintetici SPC e Report Automatici in MinitabMEMC - Andrea Laurenzi, Indicatori Sintetici SPC e Report Automatici in Minitab
MEMC - Andrea Laurenzi, Indicatori Sintetici SPC e Report Automatici in MinitabGMSL S.r.l.
 
[Webinar] Il telerilevamento da droni aerei: Le soluzioni Hexagon Geospatial ...
[Webinar] Il telerilevamento da droni aerei: Le soluzioni Hexagon Geospatial ...[Webinar] Il telerilevamento da droni aerei: Le soluzioni Hexagon Geospatial ...
[Webinar] Il telerilevamento da droni aerei: Le soluzioni Hexagon Geospatial ...Planetek Italia Srl
 
Valutazione non distruttiva di danni da servizio in strutture aeronautiche in...
Valutazione non distruttiva di danni da servizio in strutture aeronautiche in...Valutazione non distruttiva di danni da servizio in strutture aeronautiche in...
Valutazione non distruttiva di danni da servizio in strutture aeronautiche in...Compositi
 
Servizi Operativi SNPA tramite l'osservazione della Terra
Servizi Operativi SNPA tramite l'osservazione della TerraServizi Operativi SNPA tramite l'osservazione della Terra
Servizi Operativi SNPA tramite l'osservazione della TerraSnpambiente
 
[Webinar] Il telerilevamento da droni aerei: I sensori PANOPTES nelle ispezio...
[Webinar] Il telerilevamento da droni aerei: I sensori PANOPTES nelle ispezio...[Webinar] Il telerilevamento da droni aerei: I sensori PANOPTES nelle ispezio...
[Webinar] Il telerilevamento da droni aerei: I sensori PANOPTES nelle ispezio...Planetek Italia Srl
 

Similar a Verifica delle previsioni di ozono e PM10 per il Veneto (20)

Ing alexrosa
Ing alexrosaIng alexrosa
Ing alexrosa
 
Previsione della radiazione solare mediante modelli basati su reti neurali ar...
Previsione della radiazione solare mediante modelli basati su reti neurali ar...Previsione della radiazione solare mediante modelli basati su reti neurali ar...
Previsione della radiazione solare mediante modelli basati su reti neurali ar...
 
ANALISI DELLE TENDENZE DEGLI EVENTI DI PIOGGIA ESTREMA IN ITALIA MERIDIONALE
ANALISI DELLE TENDENZE DEGLI EVENTI DI PIOGGIA ESTREMA IN ITALIA MERIDIONALEANALISI DELLE TENDENZE DEGLI EVENTI DI PIOGGIA ESTREMA IN ITALIA MERIDIONALE
ANALISI DELLE TENDENZE DEGLI EVENTI DI PIOGGIA ESTREMA IN ITALIA MERIDIONALE
 
A big data approach for error detection in weather data (Marco Venturini, Ami...
A big data approach for error detection in weather data (Marco Venturini, Ami...A big data approach for error detection in weather data (Marco Venturini, Ami...
A big data approach for error detection in weather data (Marco Venturini, Ami...
 
ppt Ivan Riolino_led_eos2013
ppt Ivan Riolino_led_eos2013ppt Ivan Riolino_led_eos2013
ppt Ivan Riolino_led_eos2013
 
Sviluppo di algoritmi di ottimizzazione del progetto e della gestione di sist...
Sviluppo di algoritmi di ottimizzazione del progetto e della gestione di sist...Sviluppo di algoritmi di ottimizzazione del progetto e della gestione di sist...
Sviluppo di algoritmi di ottimizzazione del progetto e della gestione di sist...
 
Metodi ed algoritmi per la progettazione, gestione il controllo di distretti ...
Metodi ed algoritmi per la progettazione, gestione il controllo di distretti ...Metodi ed algoritmi per la progettazione, gestione il controllo di distretti ...
Metodi ed algoritmi per la progettazione, gestione il controllo di distretti ...
 
Tesi Triennale Slide
Tesi Triennale SlideTesi Triennale Slide
Tesi Triennale Slide
 
EFFICITY - Sviluppo di algoritmi di ottimizzazione del progetto e della gesti...
EFFICITY - Sviluppo di algoritmi di ottimizzazione del progetto e della gesti...EFFICITY - Sviluppo di algoritmi di ottimizzazione del progetto e della gesti...
EFFICITY - Sviluppo di algoritmi di ottimizzazione del progetto e della gesti...
 
Cv FABIO PALPINI
Cv FABIO PALPINICv FABIO PALPINI
Cv FABIO PALPINI
 
Come supportare la transizione energetica con il fotovoltaico ad alta effici...
Come supportare la transizione energetica con il fotovoltaico ad alta  effici...Come supportare la transizione energetica con il fotovoltaico ad alta  effici...
Come supportare la transizione energetica con il fotovoltaico ad alta effici...
 
Modellistica di qualità dell'aria - Arpa Piemonte
Modellistica di qualità dell'aria - Arpa PiemonteModellistica di qualità dell'aria - Arpa Piemonte
Modellistica di qualità dell'aria - Arpa Piemonte
 
Enea mi se-19.12.2013 de gisi
Enea mi se-19.12.2013 de gisiEnea mi se-19.12.2013 de gisi
Enea mi se-19.12.2013 de gisi
 
Il GIS nel monitoraggio delle attività di cave
Il GIS nel monitoraggio delle attività di caveIl GIS nel monitoraggio delle attività di cave
Il GIS nel monitoraggio delle attività di cave
 
MEMC - Andrea Laurenzi, Indicatori Sintetici SPC e Report Automatici in Minitab
MEMC - Andrea Laurenzi, Indicatori Sintetici SPC e Report Automatici in MinitabMEMC - Andrea Laurenzi, Indicatori Sintetici SPC e Report Automatici in Minitab
MEMC - Andrea Laurenzi, Indicatori Sintetici SPC e Report Automatici in Minitab
 
Monitoraggio energetico del patrimonio edilizio: sensori, standard ed archite...
Monitoraggio energetico del patrimonio edilizio: sensori, standard ed archite...Monitoraggio energetico del patrimonio edilizio: sensori, standard ed archite...
Monitoraggio energetico del patrimonio edilizio: sensori, standard ed archite...
 
[Webinar] Il telerilevamento da droni aerei: Le soluzioni Hexagon Geospatial ...
[Webinar] Il telerilevamento da droni aerei: Le soluzioni Hexagon Geospatial ...[Webinar] Il telerilevamento da droni aerei: Le soluzioni Hexagon Geospatial ...
[Webinar] Il telerilevamento da droni aerei: Le soluzioni Hexagon Geospatial ...
 
Valutazione non distruttiva di danni da servizio in strutture aeronautiche in...
Valutazione non distruttiva di danni da servizio in strutture aeronautiche in...Valutazione non distruttiva di danni da servizio in strutture aeronautiche in...
Valutazione non distruttiva di danni da servizio in strutture aeronautiche in...
 
Servizi Operativi SNPA tramite l'osservazione della Terra
Servizi Operativi SNPA tramite l'osservazione della TerraServizi Operativi SNPA tramite l'osservazione della Terra
Servizi Operativi SNPA tramite l'osservazione della Terra
 
[Webinar] Il telerilevamento da droni aerei: I sensori PANOPTES nelle ispezio...
[Webinar] Il telerilevamento da droni aerei: I sensori PANOPTES nelle ispezio...[Webinar] Il telerilevamento da droni aerei: I sensori PANOPTES nelle ispezio...
[Webinar] Il telerilevamento da droni aerei: I sensori PANOPTES nelle ispezio...
 

Más de ARIANET

Gruppo di lavoro Olores: New guideline on assessment of odour exposure by usi...
Gruppo di lavoro Olores: New guideline on assessment of odour exposure by usi...Gruppo di lavoro Olores: New guideline on assessment of odour exposure by usi...
Gruppo di lavoro Olores: New guideline on assessment of odour exposure by usi...ARIANET
 
Caratterizzazione delle specie vegetali per la stima delle emissioni biogeniche
Caratterizzazione delle specie vegetali per la stima delle emissioni biogenicheCaratterizzazione delle specie vegetali per la stima delle emissioni biogeniche
Caratterizzazione delle specie vegetali per la stima delle emissioni biogenicheARIANET
 
Attività modellistiche nel campo degli odori all'interno del progetto NOSE
Attività modellistiche nel campo degli odori all'interno del progetto NOSEAttività modellistiche nel campo degli odori all'interno del progetto NOSE
Attività modellistiche nel campo degli odori all'interno del progetto NOSEARIANET
 
VEG-GAP LIFE+: Vegetation for urban green air quality plans
VEG-GAP LIFE+: Vegetation for urban green air quality plansVEG-GAP LIFE+: Vegetation for urban green air quality plans
VEG-GAP LIFE+: Vegetation for urban green air quality plansARIANET
 
Modelling the Notre-Dame de Paris fire
Modelling the Notre-Dame de Paris fireModelling the Notre-Dame de Paris fire
Modelling the Notre-Dame de Paris fireARIANET
 
Gruppo di lavoro WMO-GAW Covid-19
Gruppo di lavoro WMO-GAW Covid-19Gruppo di lavoro WMO-GAW Covid-19
Gruppo di lavoro WMO-GAW Covid-19ARIANET
 
Source apportionment approaches and non-linearities
Source apportionment approaches and non-linearitiesSource apportionment approaches and non-linearities
Source apportionment approaches and non-linearitiesARIANET
 
Disaggregazione delle emissioni di BaP da riscaldamento a legna
Disaggregazione delle emissioni di BaP da riscaldamento a legnaDisaggregazione delle emissioni di BaP da riscaldamento a legna
Disaggregazione delle emissioni di BaP da riscaldamento a legnaARIANET
 
Verifica delle previsioni di FARM in Friuli Venezia Giulia - Kalman ci aiuta?
Verifica delle previsioni di FARM in Friuli Venezia Giulia - Kalman ci aiuta?Verifica delle previsioni di FARM in Friuli Venezia Giulia - Kalman ci aiuta?
Verifica delle previsioni di FARM in Friuli Venezia Giulia - Kalman ci aiuta?ARIANET
 
Modellistica di dispersione a Torino durante il lockdown
Modellistica di dispersione a Torino durante il lockdownModellistica di dispersione a Torino durante il lockdown
Modellistica di dispersione a Torino durante il lockdownARIANET
 
Progetto Veg-Gap Emissioni biogeniche vegetazione
Progetto Veg-Gap Emissioni biogeniche vegetazioneProgetto Veg-Gap Emissioni biogeniche vegetazione
Progetto Veg-Gap Emissioni biogeniche vegetazioneARIANET
 
II esperimento Jack Rabbit
II esperimento Jack RabbitII esperimento Jack Rabbit
II esperimento Jack RabbitARIANET
 
Avanzamento contributo Copernicus CAMS_50
Avanzamento contributo Copernicus CAMS_50Avanzamento contributo Copernicus CAMS_50
Avanzamento contributo Copernicus CAMS_50ARIANET
 

Más de ARIANET (13)

Gruppo di lavoro Olores: New guideline on assessment of odour exposure by usi...
Gruppo di lavoro Olores: New guideline on assessment of odour exposure by usi...Gruppo di lavoro Olores: New guideline on assessment of odour exposure by usi...
Gruppo di lavoro Olores: New guideline on assessment of odour exposure by usi...
 
Caratterizzazione delle specie vegetali per la stima delle emissioni biogeniche
Caratterizzazione delle specie vegetali per la stima delle emissioni biogenicheCaratterizzazione delle specie vegetali per la stima delle emissioni biogeniche
Caratterizzazione delle specie vegetali per la stima delle emissioni biogeniche
 
Attività modellistiche nel campo degli odori all'interno del progetto NOSE
Attività modellistiche nel campo degli odori all'interno del progetto NOSEAttività modellistiche nel campo degli odori all'interno del progetto NOSE
Attività modellistiche nel campo degli odori all'interno del progetto NOSE
 
VEG-GAP LIFE+: Vegetation for urban green air quality plans
VEG-GAP LIFE+: Vegetation for urban green air quality plansVEG-GAP LIFE+: Vegetation for urban green air quality plans
VEG-GAP LIFE+: Vegetation for urban green air quality plans
 
Modelling the Notre-Dame de Paris fire
Modelling the Notre-Dame de Paris fireModelling the Notre-Dame de Paris fire
Modelling the Notre-Dame de Paris fire
 
Gruppo di lavoro WMO-GAW Covid-19
Gruppo di lavoro WMO-GAW Covid-19Gruppo di lavoro WMO-GAW Covid-19
Gruppo di lavoro WMO-GAW Covid-19
 
Source apportionment approaches and non-linearities
Source apportionment approaches and non-linearitiesSource apportionment approaches and non-linearities
Source apportionment approaches and non-linearities
 
Disaggregazione delle emissioni di BaP da riscaldamento a legna
Disaggregazione delle emissioni di BaP da riscaldamento a legnaDisaggregazione delle emissioni di BaP da riscaldamento a legna
Disaggregazione delle emissioni di BaP da riscaldamento a legna
 
Verifica delle previsioni di FARM in Friuli Venezia Giulia - Kalman ci aiuta?
Verifica delle previsioni di FARM in Friuli Venezia Giulia - Kalman ci aiuta?Verifica delle previsioni di FARM in Friuli Venezia Giulia - Kalman ci aiuta?
Verifica delle previsioni di FARM in Friuli Venezia Giulia - Kalman ci aiuta?
 
Modellistica di dispersione a Torino durante il lockdown
Modellistica di dispersione a Torino durante il lockdownModellistica di dispersione a Torino durante il lockdown
Modellistica di dispersione a Torino durante il lockdown
 
Progetto Veg-Gap Emissioni biogeniche vegetazione
Progetto Veg-Gap Emissioni biogeniche vegetazioneProgetto Veg-Gap Emissioni biogeniche vegetazione
Progetto Veg-Gap Emissioni biogeniche vegetazione
 
II esperimento Jack Rabbit
II esperimento Jack RabbitII esperimento Jack Rabbit
II esperimento Jack Rabbit
 
Avanzamento contributo Copernicus CAMS_50
Avanzamento contributo Copernicus CAMS_50Avanzamento contributo Copernicus CAMS_50
Avanzamento contributo Copernicus CAMS_50
 

Verifica delle previsioni di ozono e PM10 per il Veneto

  • 1. 8a giornata della modellistica in ARIANET - 27/01/2021 VALUTAZIONE DELLA PERFORMANCE DEL MODELLO CAMX PER LA PREVISIONE DI OZONO E PM10 SULLA REGIONE VENETO Alberto Dalla Fontana alberto.dallafontana@arpa.veneto.it ARPAV Dip. Qualità dell’Ambiente U.O. Qualità dell’aria
  • 2. 2 8a giornata della modellistica in ARIANET - 27/01/2021 SCHEMA DEL SISTEMA MODELLISTICO IMPLEMENTATO DA ARPAV
  • 3. 3 8a giornata della modellistica in ARIANET - 27/01/2021 A DX INGRANDIMENTO CON OROGRAFIA E STAZIONI (DI “BACKGROUND”) USATE PER LA VERIFICA. LE STAZIONI APPARTENGONO ALLA RETE REGIONALE GESTITA DA ARPAV DOMINIO DEL MODELLO CAMX
  • 4. 4 8a giornata della modellistica in ARIANET - 27/01/2021 Station code Classification Altitude (m a.s.l.) Measured pollutants IT1594A Urban 378 PM10,O3 IT1619A Suburban 356 PM10,O3 IT1790A Rural 690 PM10,O3 IT1870A Rural 12 PM10,O3 IT1791A Rural 1366 O3 IT1065A Urban 114 O3 IT0663A Urban 190 PM10,O3 IT1848A Rural 814 PM10,O3 IT1328A Urban 61 PM10,O3 IT1343A Urban 88 PM10,O3 IT2071A Rural 24 PM10,O3 IT2072A Rural 6 PM10,O3 IT1213A Urban 4 PM10,O3 IT1596A Rural 8 PM10,O3 IT1590A Urban 15 PM10,O3 IT1222A Urban 0 O3 IT0963A Urban 0 PM10,O3 IT0448A Urban 0 PM10,O3 IT1177A Urban 36 PM10,O3 IT1535A Urban 13 PM10,O3 IT1453A Urban 9 O3 STAZIONI UTILIZZATE PER LA VERIFICA PM10 MISURATO CON ANALIZZATORE AUTOMATICO
  • 5. 5 8a giornata della modellistica in ARIANET - 27/01/2021 PERIODI Dicembre 2018 - Febbraio 2019; valutazione del PM10. (16 stazioni) Giugno - Agosto 2019 (tre mesi) valutazione di O3max. (21 stazioni) INQUINANTI PM10: MEDIA GIORNALIERA (24h) O3max: MASSIMO GIORNALIERO DI OZONO (1h)
  • 6. 6 8a giornata della modellistica in ARIANET - 27/01/2021  Normalized Mean Bias (NMB)  Normalized Mean Error (NME)  Correlazione (r) Oi : osservazione, Mi: previsione Emery C., Liu Z., Russell A.G., Odman M.T., Yarwood G. & Kumar N., 2017: Recommendations on statistics and benchmarks to assess photochemical model performance INDICATORI STATISTICI UTILIZZATI PER LA VERIFICA/1
  • 7. 7 8a giornata della modellistica in ARIANET - 27/01/2021 Statistics O3max PM10 Criteria Goal Criteria Goal NMB ±15% ±5% ±30% ±10% NME 25% 15% 50% 35% r 0.5 0.75 0.4 0.7 BENCHMARKS INDICATORI STATISTICI UTILIZZATI PER LA VERIFICA/1 Emery C., Liu Z., Russell A.G., Odman M.T., Yarwood G. & Kumar N., 2017: Recommendations on statistics and benchmarks to assess photochemical model performance
  • 8. 8 8a giornata della modellistica in ARIANET - 27/01/2021 Probability of detection   0<= POD<=1,POD=1: perfect False Alarm Ratio 0 <= FAR< =1,FAR=0: perfect Percent Correct 0<=PC<=100,PC =100: perfect Soglia calcolata come 75° perc. delle misure  H (hits): eventi di superamento correttamente previsti  M (missing alarms): eventi di superamento non previsti  F (false alarms): superamenti previsti ma non osservati  C (correct rejections): non-superamenti correttamente previsti INDICATORI STATISTICI UTILIZZATI PER LA VERIFICA/2
  • 9. 9 8a giornata della modellistica in ARIANET - 27/01/2021 INDICATORI STATISTICI UTILIZZATI PER LA VERIFICA/3 NME: calcolato in base al modello NMEref : calcolato con il metodo della persistenza (preso come riferimento) SI > 0 modello migliore della persistenza (NME<NMEref) SI = 0 modello equivale alla persistenza (NME=NMEref) SI < 0 modello peggiore della persistenza (NME>NMEref) SKILL INDEX: SI = 1 – NME/NMEref
  • 10. 10 8a giornata della modellistica in ARIANET - 27/01/2021 RISULTATI/1 PM10 (D+0) Correlaz NMB NME 0 20 40 60 80 100 120 140 160 NMB
  • 11. 11 8a giornata della modellistica in ARIANET - 27/01/2021 RISULTATI/1 O3max (D+0) NMB NME Correlaz
  • 12. 12 8a giornata della modellistica in ARIANET - 27/01/2021 RISULTATI/2 PM10 (D+0) PC POD FAR
  • 13. 13 8a giornata della modellistica in ARIANET - 27/01/2021 RISULTATI/2 O3max (D+0) PC POD FAR
  • 14. 14 8a giornata della modellistica in ARIANET - 27/01/2021 RISULTATI/3 SKILL INDEX – PM10 SI > 0 SI <= 0 D+0 D+1 D+2
  • 15. 15 8a giornata della modellistica in ARIANET - 27/01/2021 RISULTATI/3 SKILL INDEX – O3max SI > 0 SI <= 0 D+0 D+1 D+2 SI > 0 SI <= 0
  • 16. 16 8a giornata della modellistica in ARIANET - 27/01/2021 VERIFICA “MULTISITO” (GLOBALE) Statistics O3max PM10 POD 61% 45% FAR 49% 34% PC 76% 80% Soglia calcolata come 75° perc. delle misure
  • 17. 17 8a giornata della modellistica in ARIANET - 27/01/2021 CONCLUSIONI •IL MODELLO SODDISFA, PER LA MAGGIOR PARTE DELLE STAZIONI, I REQUISITI MINIMI (“CRITERIA”) E IN ALCUNI CASI ANCHE QUELLI PIU’ STRINGENTI (“GOAL”) IN TERMINI DI NMB,NME e R; •IL PM10 MOSTRA UNA ELEVATA CORRELAZIONE (>0.7) PER QUASI TUTTE LE STAZIONI DI PIANURA •LOCALI CRITICITA’ DEL PM10 IN TERRENO COMPLESSO (NMB>30%, FAR>60%) •L’OZONO E’ IN GENERALE SOVRASTIMATO IN PIANURA (FAR>0.6) E LOCALMENTE SOTTOSTIMATO IN MONTAGNA DOVE ANCHE LA CORRELAZIONE E’ PIUTTOSTO BASSA (<0.5) •SKILL RISPETTO ALLA PERSISTENZA MIGLIORA CON INTERVALLO DI PREVISIONE (MA PER ALCUNE STAZIONI RIMANE NEGATIVO FINO A D+2)
  • 18. 18 8a giornata della modellistica in ARIANET - 27/01/2021 PER APPROFONDIMENTI Tethys 2020.17.03 Journal of Mediterranean Meteorology and Climatology www.tethys.cat GRAZIE DELL’ ATTENZIONE