Quello che siamo come esseri viventi, la complessa biosfera nella quale viviamo e di cui siamo parte, ma anche i comportamenti meteorologici che interessano la nostra atmosfera dipendono in maniera sensibile dalla quantità di energia radiante che dal Sole giunge sulla superficie del nostro pianeta. Il Sole, dunque, per quanto stella relativamente piccola, è il motore della vita e del clima. La quantità media di energia per metro quadrato è stimata mediamente in 1.376 W/m2 ma, ovviamente, la quantità precisa istante per istante in una data area può variare, per effetto sostanzialmente di due fattori: la copertura delle nubi e la concentrazione di polveri e aerosol in atmosfera, che variano in continuazione.
La stima di quanto può variare l’irraggiamento in funzione della variazione della copertura è un dato utilissimo in chiave meteorologica, ma non solo. Tale correlazione è di difficile analisi e gli studi in tal senso sono ancora agli inizi: nonostante questo un gruppo di ricercatori italiani di due istituti del CNR hanno sviluppato un innovativo sistema di analisi dei dati da satellite che permette previsioni affidabili sull’irraggiamento solare al suolo, chiamato AMESIS (Model for Estimation of Surface solar Irradiance from Satellite).
La logica del sistema è riportata in un articolo uscito sulla rivista internazionale Ieee – Transactions on Geoscience and Remote Sensing, a firma Edoardo Geraldi, Filomena Romano, Elisabetta Ricciardelli. I risultati sono stati presentati all’inizio di maggio nel corso di un seminario presso l’Area di Ricerca del CNR a Tito Scalo (PZ). Abbiamo contattato Geraldi e Romano per cercare di capire di più le particolarità e le ricadute di questo tipo di lavoro.
Anzitutto alcune informazioni su Amesis: in che cosa consiste il metodo e quali tecnologie utilizza? La ricerca è totalmente italiana o vi siete appoggiati a esperienze simili nel mondo? In che cosa sta la sua originalità?
Il modello utilizza i dati acquisiti dal satellite meteorologico geostazionario Seviri/MSG. Tali dati, acquisiti ogni 15 minuti, si caratterizzano per un alta risoluzione spaziale (max 1 km). Il modello Amesis, a partire da questi dati, tramite algoritmi fisico-matematici stima la radiazione al suolo tenendo conto dell’effetto prodotto dalla presenza di aerosol, nubi e gas in atmosfera. L’improvement più significativo rispetto ai modelli attualmente operativi su scala europea, riguarda l’accuratezza con la quale Amesis riesce a stimare la radiazione al suolo anche in presenza di cielo coperto, parzialmente coperto o in presenza di particolato atmosferico di diversa natura. Tali condizioni, estremamente frequenti, sono anche quelle di più complessa analisi.
La ricerca è stata condotta totalmente in ambito CNR e aveva come finalità quella di migliorare i modelli basati su dati satellitari attualmente operativi a livello nazionale e internazionale.
I soggetti implicati in questa ricerca sono l’Istituto di metodologie per l’analisi ambientale e l’Istituto per i beni archeologici e monumentali del CNR. Come mai il coinvolgimento di questi istituti, che apparentemente sembrano impegnati in campi molto differenti? Quante persone sono state impegnate?
La ricerca è nata dall’incontro di persone con competenze ed esperienze diverse. Da una parte l’esperienza maturata da Filomena Romano ed Elisabetta Ricciardelli, entrambe fisici, nel settore della microfisica delle nubi da dati satellitari nell’Istituto di metodologie per l’analisi ambientale; dall’altra quella maturata da Edoardo Geraldi, ingegnere, nel settore della fisica tecnica ambientale sia presso l’Istituto per i Beni archeologici e monumentali (IBECHlab) che in ambito universitario (è docente a contratto di Tecniche per le energie rinnovabili dal 2005 presso la Facoltà di Ingegneria dell’Università degli Studi della Basilicata). La multidisciplinarietà delle competenze e le diverse esperienze hanno consentito di affrontare in modo globale un problema complesso. Per lo sviluppo di Amesis sono state impegnate le persone firmatarie dell’articolo pubblicato sulla rivista Ieee Transaction on Geosciences and Remote Sensing.
Quali campi di ricerca o applicativi possono beneficiare dell’utilizzo di questo metodo di analisi? Prevedete anche ricadute di tipo industriale?
Sono diversi i settori che potrebbero beneficiare di una più accurata conoscenza della distribuzione spaziale e temporale della radiazione solare al suolo. Per quanto riguarda la ricerca potrebbe beneficiarne la climatologia considerando l’attuale carenza di dati attribuibile alla limitata disponibilità di stazioni a terra. Nel settore industriale la principale ricaduta potrebbe riguardare le smart grid (rete di informazione intelligente che affianca la rete di distribuzione elettrica, ndr). La rapida diffusione di sistemi per la generazione elettrica distribuita da fonte solare (per l’Italia basti considerare i dati del GSE relativi all’incremento registrato tra il 2010 e il 2011) unita agli studi finalizzati a migliorarne in modo significativo i rendimenti, porrà seri problemi di gestione delle reti. Amesis è in grado di fornire un contributo nella messa a punto di strumenti di gestione (dati reali) e previsione da serie storiche (dati statistici).
L’elaborazione di cartografia accurata consentirebbe un più efficiente utilizzo della risorsa solare sul territorio identificando con maggiore definizione spaziale i siti climatologicamente più idonei alla localizzazione di impianti con diverse tecnologie (PV, BIPV, CPV,STE, CSP, etc.) con un più corretto utilizzo del territorio. Tale discorso vale ovviamente anche per la pianificazione su scala urbana di sistemi di generazione diffusa. Per quanto riguarda l’Italia, la disponibilità di una base dati di 8 anni potrebbe rappresentare un’occasione di revisione dei dati attualmente utilizzati nella progettazione tecnica.
Il modello consente di effettuare previsioni dell’irraggiamento solare locale medio su scale di tempi brevi ma anche insospettabilmente lunghe. Con quale grado di accuratezza e di affidabilità?
Il dati del sensore Seviri/MSG utilizzati dal modello sono disponibili dal 2004, quindi è possibile avere stime puntuali dal 2004 ad oggi. Previsioni a lungo termine su una data località sono possibili elaborando le serie temporali orarie, giornaliere o mensili, ovviamente con gli errori che questa metodologia comporta. A breve termine è possibile avere una stima approssimata dell’irradianza a terra partendo dalla previsione di copertura nuvolosa data dal modello.
Quali passi prevedete come sviluppo di questo modello?
Per quanto il risultato raggiunto sia molto promettente, come in qualsiasi settore, siamo solo a un primo passo e l’effettiva operatività del modello su scala richiederà ancora impegno e sarà funzione dell’interesse e risorse a disposizione.
Che impatto ipotizzate possa avere rispetto ai modelli per le previsioni meteorologiche?
Riguardo ai modelli meteorologici, gli studi che il gruppo di telerilevamento di nubi e precipitazioni dell’IMAA porta avanti da anni sulle proprietà microfisiche delle nubi, l’individuazione e la classificazione delle stesse, in particolare sulle celle convettive, possono contribuire a migliorare la parametrizzazione delle nubi sia nei modelli climatologici sia in quelli meteorologici a breve (nowcasting) e lungo termine (forecasting)
(Nicola Sabatini)