Valutazione delle grandezze fisiche nella vegetazione e nel sottosuolo simulate con il modello di land-surface Utopia, inizializzato con parametrizzazioni diverse.

The following thesis work is based on a research project funded by the Piedmont region, whose objective is to estimate a forecasting model, up to 5 days, starting from a model that, being diagnostic, does not perform forecasts, but calculates physical variables in the layer occupied by vegetation and the subsoil where the roots are present. This model is called "UTOPIA" (Model of the University of Turin of Interaction of Earth Processes with the Atmosphere). A milestone of this project, in particular, consists in evaluating some physical quantities (soil temperature and humidity, precipitation, net long and short wave radiation, ...) that affect different layers of vegetation and the subsoil, in order to evaluate their expected trend on a forecasting time horizon (maximum five days long), considering that the aforementioned variables have considerable agricultural and agrometeorological interest. The aim of this work is to provide agricultural producers with tools and useful quantities for planning crops and the main field interventions to be carried out as a result of weather trends (think, for example, of pesticide treatments in the event of high air humidity or rain forecasts, but also of other agricultural practices connected to reaching certain phenological phases, or irrigation interventions in the event of very prolonged dry periods). Furthermore, never before in recent decades have we been witnessing such sudden climate change: extreme events such as particularly dry or rainy periods and, even worse, anomalous phenomena in certain periods of the year are now becoming the order of the day across the planet (speaking of Turin, we can remember the heat wave of 2003 which in August recorded peaks of almost 40 °C, or more recently particularly dry periods such as the three-year period 2021-2023 in which less than 450 mm/year were recorded against an average of 900 mm/year. mm/year, followed by spring 2024 which on the contrary was extremely rainy). We will have to live with this type of event, so it is essential to be able to obtain increasingly accurate forecasts. For this project, areas of high agricultural interest such as the wine-growing areas of Cuneo, Alessandria and Asti were taken into consideration in particular. In my thesis work, I was entrusted with the analysis of data from simulations having as a central grid point an area located in the municipality of Canale (in the province of Cuneo), with recordings made on an hourly basis. At this point, to obtain forecasts from the diagnostic model, the idea that we want to experiment is to insert, as input data in the UTOPIA model, forecast data on meteorological quantities already obtained from other simulations calculated using prognostic meteorological models such as WRF (Weather Research and Forecasting) with its moduls, and finally compare the results obtained from the UTOPIA model with those of the other models or with the measurements by estimating its effectiveness through a statistical analysis. In this work, an annual data set was analyzed. Managing such a large amount of data certainly requires a pre-selection, so a first part of the work was carried out only on a short periods in which the extreme values of the variables of interest were recorded, so as to be able to observe the evolution of the UTOPIA model at a glance.

Il seguente lavoro di tesi si basa su un progetto di ricerca finanziato dalla regione Piemonte, il cui obbiettivo è stimare un modello previsionale, fino a 5 giorni, a partire da un modello che, in quanto di tipo diagnostico, non esegue previsioni, ma calcola variabili fisiche nello strato occupato dalla vegetazione e dal sottosuolo in cui sono presenti le radici. Tale modello si chiama "UTOPIA" (University of TOrino model of land Process Interaction with Atmosphere). Un milestone di questo progetto, in particolare, consiste nel valutare alcune grandezze fisiche (Temperatura e umidità del suolo, precipitazioni, radiazione netta a onde lunghe e corte,...) che interessano diversi strati della vegetazione e del sottosuolo, al fine di valutarne il loro andamento previsto su un orizzonte temporale previsionale (lungo massimo cinque giorni), considerando che le summenzionate variabili hanno un notevole interesse agricolo e agrometeorologico. Lo scopo di questo lavoro è quello di fornire ai produttori agricoli degli strumenti e delle grandezze utili per la pianificazione delle colture e dei principali interventi in campo da effettuare in conseguenza degli andamenti meteorologici (si pensi, ad esempio, ai trattamenti antiparassitari in caso di alte umidità dell'aria o previsioni di pioggia, ma anche ad altre pratiche agricole connesse al raggiungimento di determinate fasi fenologiche, o agli interventi di irrigazione in caso di periodi siccitosi molto prolungati). Inoltre, mai come in questi ultimi decenni stiamo assistendo ad un cambiamento climatico così repentino: eventi estremi come periodi particolarmente siccitosi o piovosi e, ancora peggio, fenomeni anomali in certi periodi dell'anno stanno diventando ormai all'ordine del giorno in tutto il pianeta (parlando di Torino, possiamo ricordare l'ondata di caldo del 2003 che in agosto ha fatto registrare punte di quasi 40 °C, o più recentemente periodi particolarmente siccitosi come il triennio 2021-2023 in cui sono stati registrati meno di 450 mm/anno contro una media di 900 mm/anno, seguito poi dalla primavera 2024 che al contrario è stata estremamente piovosa). Con tale tipo di eventi toccherà conviverci, per cui è fondamentale riuscire ad ottenere delle previsioni sempre più accurate. Per questo progetto sono state prese in considerazione soprattutto le zone di alto interesse agricolo come le aree vitivinicole del cuneese, alessandrino e astigiano. Nel mio lavoro di tesi, mi è stata affidata l'analisi di dati provenienti da simulazioni avente come punto griglia centrale un'area sita nel comune di Canale (in provincia di Cuneo), con registrazioni avvenute a cadenza oraria. A questo punto, per ottenere delle previsioni dal modello diagnostico, l'idea che si vuole sperimentare è quella di inserire, come dati di input nel modello UTOPIA, dei dati previsionali sulle grandezze meteorologiche già ottenute da altre simulazioni calcolate usando modelli meteorologici prognostici come WRF (Weather Research and Forecasting) con i suoi moduli, ed infine confrontare i risultati ottenuti dal modello UTOPIA con quelli degli altri modelli o con le misure effettuando una stima della sua efficacia attraverso un'analisi statistica. In questo lavoro è stato analizzato un dataset annuale. La gestione di una così gran mole di dati richiede sicuramente una pre-selezione, per cui una prima parte del lavoro è stata svolta solo su brevi periodi in cui sono stati registrati i valori estremi delle variabili di interesse, in modo da poter osservare già a colpo d'occhio l'evoluzione del modello UTOPIA.