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”.
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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.
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