Previsioni di altezza del manto nevoso per la stagione Novembre 2023 - Maggio 2024

Inizializzazione 1 Novembre 2023, sito di Bocchetta delle Pisse, Alpi Italiane N.O.

Le previsioni stagionali forniscono insiemi (ensemble) di possibili evoluzioni di una variabile climatica nella stagione successiva.

Le previsioni stagionali delle principali variabili meteorologiche (temperatura dell’aria, precipitazione, radiazione solare incidente a onda corta e a onda lunga, umidità relativa, velocità del vento, temperatura superficiale) fornite da Copernicus Climate Data Store (C3S) sono state usate per forzare il modello di neve SNOWPACK (Bartelt and Lehning, 2002) e simulare la dinamica del manto nevoso a scala locale.

In particolare stimiamo l’evoluzione temporale dello spessore del manto nevoso in una serie di siti di alta quota nelle Alpi Occidentali Italiane. La Figura 1 mostra un esempio di previsione stagionale di spessore del manto nevoso (25 membri di ensemble) per la stagione corrente, Novembre 2023 - Maggio 2024, per la stazione di Bocchetta delle Pisse, 2410 m s.l.m. nelle Alpi Occidentali, ottenute con il modello di previsione stagionale ecmwfS51.

Anno di inizializzazione:
Modello:
Stazione:

Quota: 2410 m s.l.m.
Lat/Lon: 45.875°N/7.9011°E
Inizializzazione: 01/11/2023
Fine previsione: 31/05/2024
Ensemble: 25 membri

Previsioni di spessore del manto nevoso per la stagione 2023/2024

La mediana di ensemble sopra/sotto la mediana climatologica del modello corrisponde rispettivamente ad uno spessore del manto nevoso sopra/sotto le condizioni medie del periodo. La previsione ha successo se il rapporto tra mediana di ensemble e mediana climatologica del modello é simile al rapporto tra spessore del manto nevoso osservato e mediana climatologica osservata.

Figura 1: Previsioni stagionali (25 membri di ensemble) inizializzate il 1 Novembre 2023 e fatte evolvere per i 7 mesi successivi, fino al 31 Maggio 2024, ottenute con il modello ecmwfS51-SNOWPACK.

le linee verdi rappresentano la dispersione della previsione di ensemble;
le linee ciano rappresentano l'intervallo 5°-95° percentile della distribuzione prevista;
la linea blu rappresenta la mediana dei 25 valori di ensemble previsti per la stagione 2023/2024;
la linea blu scuro rappresenta la climatologia del modello (mediana sul periodo 1995-2015);
le osservazioni disponibili (linea arancione) e la mediana climatologica osservata (linea rossa) sono riportate per confronto.

Probabilità previste per ciascun terzile

Una probabilità maggiore (indicata da un asterisco “*” ) nel terzile inferiore/intermedio/superiore significa che ci aspettiamo un manto nevoso inferiore/vicino/superiore ai valori normali del periodo.

Figura 2: Funzione di Densità di Probabilità (PDF) dello spessore del manto nevoso medio mensile previsto per ciascun mese del periodo Novembre-Maggio, ottenuto tramite il modello ecmwfS51-SNOWPACK.

Le aree in arancione, grigio e ciano rappresentano le probabilità di avere uno spessore del manto nevoso medio mensile rispettivamente sotto, vicino o sopra le condizioni normali per il periodo, e l'asterisco indica il terzile più probabile. Le aree tratteggiate in arancione e ciano rappresentano le probabilità di avere uno spessore del manto nevoso medio mensile rispettivamente sotto il 10° percentile e sopra il 90° percentile.

Bibliografia

Bartelt, P. and Lehning, M.: A physical SNOWPACK model for the Swiss avalanche warning: Part I: numerical model, Cold Reg. Sci. Technol., 35, 123–145, 2002 DOI: 10.1016/S0165-232x(02)00074-5
Johnson, S. J., Stockdale, T. N., Ferranti, L., Balmaseda, M. A., Molteni, F., Magnusson, L., Tietsche, S., Decremer, D., Weisheimer, A., Balsamo, G., Keeley, S. P. E., Mogensen, K., Zuo, H., and Monge-Sanz, B. M.: SEAS5: the new ECMWF seasonal forecast system, Geosci. Model Dev., 12, 1087–1117, https://doi.org/10.5194/gmd-12-1087-2019, 2019 DOI: 10.5194/gmd-12-1087-2019
Terzago S., Bongiovanni, G., von Hardenberg, J.: Seasonal forecast of snow depth at Alpine sites, Hydrol. Earth Syst. Sci., 27, 519–542, DOI: 10.5194/hess-27-519-2023, 2023.