ALAMO: un modello a particelle amico di anemometri ultrasonici 3D e SODAR

Un poco di storia (ma proprio poca)

Fu all’incirca nel 2002 che, in una mattina tutto sommato uggiosa, con un’aria che presentiva d’autunno, affacciatosi alla finestra e guardate le nubi rincorrersi nel ritaglio di cielo lasciato dagli alti palazzi dirimpetto, il dottor Roberto Sozzi decise che il modo migliore per capire cos’è e come funziona un modello a particelle sarebbe stato senz’altro scriverne uno.

E così, fu.

Ed essendo il cielo appunto bigio, dovendo scegliere il nome della propria creatura, il dottor Roberto optò per un nome un poco fatale, ALAMO, attribuendogli poi un acronimo che stesse bene in società, “Air LAgrangian particle dispersion MOdel”.

Personalità di un modello

ALAMO è, sì, un modello di dispersione a particelle, come del resto dice il suo nome.

Ma si discosta, per così dire, dal gregge dei modelli  particelle normali in due particolari importanti.

Intanto, ha un’architettura molto semplice, che ne permette l’uso come strumento didattico.

E poi, è “unidimensionale”.

Su quest’ultimo punto è importante che ci soffermiamo, perché è una differenza importante rispetto ai modelli a particelle “tradizionali”.

E facciamo, in proposito, qualche esempio: GRAL, LAPMOD, Spray, Flexpart. Quattro modelli a particelle tra i più diffusi.

Ciascuno di loro porta, nella sua formulazione di dettaglio, la traccia delle necessità e della visione strategica dei propri Autori.

Tutti, però, hanno in comune una cosa: l’uso di una meteorologia “tri-dimensionale”: il loro input meteorologico è costituito, ad ogni passo temporale, da un campo tri-dimensionale di vento, e da altri campi a due o tre dimensioni che descrivono cose importanti come lo spessore dello strato rimescolato, l’intensità del rimescolamento turbolento, ed altro ancora.

Tutte cose molto utili, in certe applicazioni: è “bello” potere utilizzare un campo di vento tri-dimensionale che tenga conto dell’orografia, delle variazioni di rugosità alla superficie del suolo, e degli altri inevitabili cambiamenti che caratterizzano, nel loro complesso, la “dinamica di un paesaggio”.

Ma…

Ricostruire i campi di vento a tre dimensioni richiede di prendere una o più misure, od un campo prodotto da un modello meteorologico a mesoscala, e ricostruire una situazione “locale” a partire da tutte queste.

La ricostruzione è, a tutti gli effetti, una stima: costruisce un “modello plausibile di realtà”, che però non è la realtà vera e propria.

In alcune applicazioni, l’uso di una meteorologia “plausibile ma non (necessariamente) vera” comporta pochi dubbi. Ad esempio, nelle valutazioni dell’impatto di un impianto sulla qualità dell’aria: nel caso, si ragiona su tempi di mediazione molto lunghi, annuali od anche di più. Se si compie qualche errore nei dettagli, pazienza: questo verrà quasi sempre compensato da qualche altro errore “uguale e contrario”.

Ci sono però dei campi come il monitoraggio degli odori o dei rilasci tossici accidentali, nei quali occorrerebbe sapere cosa accade in ogni istante. Con effetti principalmente locali, e non a grande distanza.

In casi come questi, è molto importante usare dei campi di vento che riflettano meglio che possono la realtà, almeno localmente. Casi, nei quali non serve una stima, ma una misura.

Ed è in situazioni del genere, che un modello “uni-dimensionale” mostra tutta la sua utilità: quello che dice non riguarda situazioni “lontane” nello spazio, ma è basato su vere misure.

Tastare il polso al vento (in tre dimensioni)

Sino a qualche tempo fa (un paio di decenni) la misura del vettore tri-dimensionale del vento era cosa davvero da pochi.

Poi, è arrivato questo oggetto:

Anemometro ultrasonico tri-assiale (l'”attaccapanni” sulla sinistra: la capannina in basso a destra è lo scudo di un “normale” termo-igrometro).
Il modello raffigurato è un uSonic-3 Scientific di Metek GmbH, distribuito da Servizi Territorio srl.

Insieme a quest’altro:

Sistema SODAR/RASS PCS-2000 (di Metek GmbH, distribuito da Servizi Territorio srl) in funzione presso il depuratore di Pero (Cortesia Amiacque / AMSA)

Questi nuovi strumenti servono per scopi completamente differenti, ma complementari.

Il primo, l’anemometro ultrasonico tri-assiale, misura il vettore vento ad un rateo di campionamento fittissimo, e con una risoluzione inimmaginabile per chi conosca solo gli anemometri meccanici.

La sua funzione è di compiere misure di altissima precisione del vento e della turbolenza atmosferica, quest’ultima fondamentale per fare in modo che modelli come ALAMO possano stabilire quanto rapidamente avviene la diffusione delle sostanze rilasciate.

L’anemometro ultrasonico tri-assiale, però, dice che cosa accade soltanto in un punto, di solito vicino alla superficie del suolo.

Il SODAR, invece, è in grado di misurare il vettore tri-dimensionale del vento lungo un profilo verticale, con risoluzione spaziale molto fitta, ed un’accuratezza paragonabile a quella di anemometri meccanici “professionali”. Il SODAR/RASS aggiunge alla misura verticale del vento quella della temperatura, e quindi, indirettamente, del grado di stabilità dell’atmosfera.

Combinate, la misura di precisione di vento e turbolenza presso il suolo dell’anemometro ultrasonico, e quella del vento del SODAR (della temperatura, anche, con l’estensione RASS) permettono di alimentare ALAMO, e modelli simili, con misure dirette.

L’importanza di essere diretti

Misure dirette, dunque, e non stime. Questa, la dieta di ALAMO.

Ma perché una cosa del genere è così importante?

Per una ragione molto pratica, anzi, due.

Perché la turbolenza è molto difficile da stimare in modo accurato partendo da misure “convenzionali”. E, perché l’andamento del vento in quota si guarda spessissimo dal seguire le previsioni dei modelli matematici. A volte, in modo assolutamente macroscopico, come durante l’arrivo di fronti o l’ingresso del Favonio a Sud delle Alpi.

Quando le cose stanno in questo modo, in pratica non c’è modello che tenga…

E se volessi provare io?

Nulla di più facile: il modello ALAMO è pubblico, ed open source.

Per usarlo, è necessario scaricare prima la libreria pbl_met, che si trova alla URL

https://github.com/serv-terr/pbl_met

Una volta compiuta questa operazione, bisogna ricompilare la libreria usando il proprio compilatore: i modello ALAMO si trova nella directory examples.

Se vi va di farlo, anche, non esitate a chiedermi lumi: aspetto i vostri commenti!

 

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