Gruppo di Auditing

Programma di cooperazione transfrontaliera
Italia /Francia “Marittimo”
Programma cofinanziato con il Fondo Europeo
di Sviluppo Regionale 2009-2013
Università degli Studi di Genova
DICAT
Gruppo di Auditing
Livorno, 07 – 12- 2010
Sommario
STRUMENTI
Rete di
monitoraggio
OBIETTIVI
Analisi
statistica
Previsione a
medio termine
Modellistica
numerica
FINALIZZAZIONE
Previsione a
breve termine
Sistema
informatico
portuale
Sommario
STRUMENTI
Rete di
monitoraggio
OBIETTIVI
Analisi
statistica
Previsione a
medio termine
Modellistica
numerica
FINALIZZAZIONE
Previsione a
breve termine
Sistema
informatico
portuale
monitoraggio nei porti
Genova
Mar Tirreno
La Spezia
Savona
Bastia
Vado
Livorno
monitoraggio nei porti
Livorno
monitoraggio nei porti
Livorno
monitoraggio nei porti
2. Ricezione centralizzata dati grezzi e statistica
monitoraggio nei porti
3. elaborazione dati mediati: confronti e controllo
monitoraggio nei porti
3. elaborazione dati mediati: confronti e controllo
monitoraggio nei porti
3. elaborazione dati mediati: confronti e controllo
monitoraggio nei porti
4. Esempi: valori massimi registrati
Sommario
STRUMENTI
Rete di
monitoraggio
OBIETTIVI
Analisi
statistica
Previsione a
medio termine
Modellistica
numerica
FINALIZZAZIONE
Previsione a
breve termine
Sistema
informatico
portuale
Modellazione campi di vento WINDS
Modellazione campi di vento WINDS
Porto di Livorno
macroarea
microarea
Modellazione campi di vento WINDS
Porto di Livorno
macroarea
microarea
Modellazione campi di vento WINDS
Porto di Livorno
Scenari di vento - microarea
Modellazione campi di vento WINDS
Porto di Livorno
Punti di estrazione
Modellazione campi di vento WINDS
5 MACROAREE: passo di griglia 270 m
9 MICROAREE: passo di griglia 80 m
14 livelli da 2 m a 5000 m s.l.t. con passo variabile
36 direzioni di vento con passo 10 gradi
3 velocità al gradiente: 10 m/s, 30 m/s, 50 m/s
Modellazione campi di vento WINDS
Genova
Savona
La Spezia
Mar Tirreno
Bastia
Vado
Livorno
Modellazione campi di vento ESDU
ESDU: Engineering Sciences Data Units
Calcola campo di vento medio e turbolenza atmosferica attraverso algoritmi numerici semiempirici validati da numerosi confronti sperimentali
Rugosità del terreno
Topografia semplificata: rilievo isolato
campi di turbolenza
profili medi di velocità (confronto WINDS)
Modellazione campi di vento ESDU
Mappa di rugosità
Intensità di turbolenza
Modellazione campi di vento ESDU
Mappa di rugosità
Intensità di turbolenza
Sommario
STRUMENTI
Rete di
monitoraggio
OBIETTIVI
Analisi
statistica
Previsione a
medio termine
Modellistica
numerica
FINALIZZAZIONE
Previsione a
breve termine
Sistema
informatico
portuale
Analisi statistica delle stazioni storiche
Anemometri sonici biassiali o triassiali
Ge Sestri anem.
Frequenza di campionamento 10 Hz
Porto Savona
Porto Vado Ligure
Albenga anem.
Acquisizioni in continuo in tempo
reale nei
Luni anem.
Porto La Spezia
porti e presso DICAT
Palmaria anem.
Capo Mele anem.
Firenze anem.
Pisa anem.
Porto Livorno
Cap Corse anem.
Cap Sagro anem.
Porto Bastia
Aeroporto Bastia anem.
Volterra anem.
Analisi statistica delle stazioni storiche
Pisa
Analisi statistica delle stazioni storiche
Pisa
Periodo di misura: 53 anni
Analisi statistica delle stazioni storiche
Pisa / San Giusto
N
330
Pisa
30
300
60
W
Pisa / San Giusto
Analisi di estremo (carta probabilistica di Gumbel)
E
2%
40
4%
6%
240
velocità
25
20
15
10
5
0
120
8%
210
150
S
35
30
330
velocità media
V(R ) (m/s)
0
30
300
60
10
20
20
15
40
30
270
90
10
P = 10-8
240
25
120
P = 10-7
misure
analisi asintotica
analisi di processo
5
P = 10-6
P = 10-5
P = 10-4
210
150
180
P = 10-3
P = 10
-2
0
2
5
10 20
R (anni)
tempo di ritorno
50 100 200
500 1000
Analisi statistica delle stazioni storiche
Volterra
Analisi statistica delle stazioni storiche
Volterra
Periodo di misura: 42 anni
Analisi statistica delle stazioni storiche
Volterra
N
330
Volterra
30
300
60
W
E
1%
Volterra
Analisi di estremo (carta probabilistica di Gumbel)
2%
3%
240
4%
210
40
velocità
30
24
18
12
6
0
120
150
35
S
30
0
30
300
velocità media
V(R) (m/s)
330
60
10
20
30
40
270
50
25
20
15
90
10
P = 10-8
240
120
P = 10-7
misure
analisi asintotica
analisi di processo
5
P = 10-6
P = 10-5
P = 10-4
210
150
180
P = 10-3
P = 10
-2
0
2
5
10 20
R (anni)
tempo di ritorno
50 100 200
500 1000
Analisi statistica delle stazioni storiche
Firenze
Analisi statistica delle stazioni storiche
Firenze
Periodo di misura: 58 anni
Analisi statistica delle stazioni storiche
Firenze / Peretola
N
330
Firenze
30
300
60
W
E
1%
240
120
3%
210
Firenze / Peretola
Analisi di estremo (carta probabilistica di Gumbel)
velocità
25
20
15
10
5
0
2%
150
S
40
35
30
0
30
300
velocità media
V(R) (m/s)
330
60
10
20
40
30
270
25
20
15
90
10
P = 10-8
240
120
P = 10-7
P = 10-6
misure
analisi asintotica
analisi di processo
5
P = 10-5
P = 10-4
210
150
180
P = 10-3
P = 10
-2
0
2
5
10 20
R (anni)
tempo di ritorno
50 100 200
500 1000
Analisi statistica nelle aree portuali
Analisi statistica nei porti: trasferimento
Firenze
Pisa
porto Livorno
Volterra
Analisi statistica nelle aree portuali
0
0
330
Pisa
30
300
330
300
60
10
20
60
40
30
Firenze
30
10
20
40
30
270
270
90
90
P = 10-8
P = 10-8
240
120
240
P = 10-7
P = 10-5
Firenze
P = 10-4
150
180
P = 10-6
P = 10-6
P = 10-5
210
P = 10-7
120
P = 10-4
210
P = 10-3
150
P = 10-3
P = 10-2
180
P = 10-2
Pisa
porto Livorno
0
Volterra
330
Volterra
30
300
60
10
20
30
40
270
50
90
120
240
210
150
180
P = 10
-8
P = 10
-7
P = 10
-6
P = 10
-5
P = 10
-4
P = 10
-3
P = 10
-2
Analisi statistica nelle aree portuali
0
0
330
Pisa
30
300
330
300
60
10
20
60
40
30
Firenze
30
20
10
40
30
270
270
90
90
P = 10-8
P = 10-8
240
120
240
P = 10-7
P = 10-5
180
P = 10-4
Firenze
P = 10-4
150
P = 10-6
P = 10-6
P = 10-5
210
P = 10-7
120
210
P = 10-3
150
P = 10-3
P = 10-2
180
P = 10-2
Pisa
porto Livorno
0
330
Volterra
30
Volterra300
60
10
20
30
40
270
50
90
240
120
210
150
180
P = 10
-8
P = 10
-7
P = 10
-6
P = 10
-5
P = 10
-4
P = 10
-3
P = 10
-2
Analisi statistica e confronti
Confronti incrociati tra misure contemporanee in coppie di stazioni
Analisi statistica delle stazioni storiche
Confronti incrociati tra misure contemporanee in coppie di stazioni
Analisi statistica delle stazioni storiche
Confronti incrociati tra misure contemporanee in coppie di stazioni
Analisi statistica delle stazioni storiche
Confronti incrociati tra misure contemporanee in coppie di stazioni
Analisi statistica delle stazioni storiche
Confronti incrociati tra misure contemporanee in coppie di stazioni
Stazioni anemometriche
Firenze
Capo Mele
Volterra
Genova Sestri P.
Albenga
Palmaria
13 STAZIONI STORICHE
Analisi e validazione dati
Statistica dei valori correnti
Statistica dei valori estremi
Cap Sagro
Pisa
Bastia
Sommario
STRUMENTI
Rete di
monitoraggio
OBIETTIVI
Analisi
statistica
Previsione a
medio termine
Modellistica
numerica
FINALIZZAZIONE
Previsione a
breve termine
Sistema
informatico
portuale
Previsioni a medio termine
Il modello previsionale WRF
• WRF: Weather Research and Forecasting Model
Utilizzato sia per scopi di ricerca sia per previsioni operative
• WRF è un “community model”, una risorsa gratuita e condivisa
con sviluppo distribuito e supporto centralizzato
• Lo sviluppo è condotto da centri di ricerca, università ed enti
governativi negli USA e in tutto il mondo
Previsioni a medio termine
Modello globale
lat-long grid
maglia 50 km
all’equatore
Previsioni a medio termine
Modello globale
griglia 50 km
Previsioni a medio termine
Modello globale
griglia 50 km
one-way nesting
Modello Europa
griglia 10 km
Previsioni a medio termine
Modello globale
griglia 50 km
one-way nesting
Modello Europa
griglia 10 km
one-way nesting
Modello Alto Tirreno
griglia 2 km
Previsioni a medio termine
Modello Alto Tirreno
griglia 2 km
Domini di simulazione
sui porti: macroaree e
microaree
Previsioni a medio termine
Il modello previsionale WRF
• Configurazione simile alla catena BOLAM-MOLOCH
presso il CNR-ISAC a Bologna
• One-way nesting
• Inizializzazione alle 00 e alle 12 UTC
• Previsioni fino a 36-48 ore con campi archiviati ogni ora
Sommario
STRUMENTI
Rete di
monitoraggio
OBIETTIVI
Analisi
statistica
Previsione a
medio termine
Modellistica
numerica
FINALIZZAZIONE
Previsione a
breve termine
Sistema
informatico
portuale
Previsioni a breve termine
V
t0
t0+∆
∆t
t
Previsioni a breve termine
(
p Vτ Vτ V < Vτ,max
)
  V − b ( V )  2 
= a ( V ) exp −  τ
  V≥0
  c ( V )  
b ( V ) = β0 + β1V c ( V ) = χ0 + χ1V + χ 2 V 2
∞
  ξ − b (V) 

a ( V ) =  ∫ exp − 

0
c (V) 




2
 
 dξ 
 
−1
Anemometro 7670 - pV (V |V<V
τ
τ
) - τ = 30'
τ ,max
8
20
1
7
1e-005
16
6
1e-006
5

 dξ

4
τ
  ξ − b ( V ) 
P = ∫ a ( V ) exp − 

c
V
0
  ( ) 
Vτ
2
V [m/s]
12
8
3
0.0001
2
0.001
4
0.1
0.01
V
τ ,max
0.5
Vmax
1
0
0
4
8
12
V [m/s]
Rete anemometrica RFI – Linea AV/AC Roma-Napoli
16
20
1
Sommario
STRUMENTI
Rete di
monitoraggio
OBIETTIVI
Analisi
statistica
Previsione a
medio termine
Modellistica
numerica
FINALIZZAZIONE
Previsione a
breve termine
Sistema
informatico
portuale
Finalizzazione
Sistema informatico portuale - WebGis meteorologico
INIZIALIZZAZIONE
WRF
SERVER AP1
SERVER AP2
SERVER AP3
SERVER AP4
SERVER AP5
Finalizzazione
Sistema informatico portuale - WebGis meteorologico
Finalizzazione
Sistema informatico portuale - WebGis meteorologico
Prospettive
1.
2.
3.
4.
5.
6.
Progettazione e sicurezza delle strutture
Analisi del potenziale energetico eolico
Ribaltamento dei contenitori
Diffusione di inquinanti
Dispersione di polveri
Interazione vento-onde
Prospettive
1. Progettazione e sicurezza delle strutture
Prospettive
1. Progettazione e sicurezza delle strutture
2. Analisi del potenziale energetico eolico
Prospettive
1. Progettazione e sicurezza delle strutture
2. Analisi del potenziale energetico eolico
3. Ribaltamento dei contenitori
vento
Prospettive
1.
2.
3.
4.
Progettazione e sicurezza delle strutture
Analisi del potenziale energetico eolico
Ribaltamento dei contenitori
Diffusione di inquinanti
Prospettive
1.
2.
3.
4.
5.
Progettazione e sicurezza delle strutture
Analisi del potenziale energetico eolico
Ribaltamento dei contenitori
Diffusione di inquinanti
Dispersione di polveri
Prospettive
1.
2.
3.
4.
5.
6.
Progettazione e sicurezza delle strutture
Analisi del potenziale energetico eolico
Ribaltamento dei contenitori
Diffusione di inquinanti
Dispersione di polveri
Interazione vento-onde