Nuovo metodo per identificare la grandine tramite la costellazione GPM

Daily sequence of the stronger hailstorms on the Adriatic coast, 10 July 2019

Ricercatori del CNR-ISAC hanno sviluppato un metodo per riconoscere il segnale emesso dai chicchi di grandine all’interno delle nubi temporalesche e monitorarne l'evoluzione con elevata risoluzione temporale. Lo studio, condotto in collaborazione con un team di ricerca americano della NOAA e dell'Università del Maryland, permetterà di comprendere meglio la distribuzione della pioggia ghiacciata all'interno dei sistemi temporaleschi intensi, migliorando le attuali conoscenze sui meccanismi di formazione dei nuclei grandinigeni nel contesto dei cambiamenti climatici. Il metodo proposto (MWCC-H) utilizza l’elevata capacità delle microonde ad alta frequenza nell’intervallo 150-170 GHz nel riconoscere il segnale emesso dai chicchi di grandine all’interno delle nubi temporalesche: la rilevanza di questo studio risiede nell’aver sviluppato il primo  - e al momento unico - metodo generalizzato in grado di funzionare contemporaneamente su tutti i sensori satellitari ad alta frequenza in volo nella costellazione Global Precipitation Measurement mission (GPM). 

Concettualmente, l‘approccio si basa su un modello probabilistico di crescita tipo Verhulst, in cui l’incremento di una popolazione biologica è auto-limitato da una serie di fattori necessari a controllare l’esplosione demografica. Il modello, interpretando la perturbazione indotta dalle nubi temporalesche al campo radiativo naturalmente emesso dalla Terra (campo imperturbato), è in grado di identificare i segnali di scattering (riduzione di segnale) delle idrometeore ghiacciate ed estrarre la firma spettrale della grandine. Il valore della riduzione del segnale misurato dal satellite tende a distribuirsi secondo una legge di crescita esponenziale all’aumentare della distribuzione dimensionale dei chicchi di grandine. Una crescita incontrollata porta all’esplosione del modello (condizione critica o di saturazione). Nella similitudine con le popolazioni umane, il modello MWCC-H si autoregola attraverso un parametro K (capacità portante o carrying capacity) che controlla la crescita della curva fino al raggiungimento delle condizioni di saturazione.

I risultati della validazione dimostrano la robustezza e sensibilità del metodo nel riprodurre anche regioni dei sistemi temporaleschi caratterizzati da principi d’innesco del processo di formazione della grandine.   

L’utilità maggiore di questo metodo è di dare la possibilità, ad oggi senza precedenti, di poter monitorare l’evoluzione dei sistemi grandinigeni con elevata risoluzione temporale (vedi figura). La validità di questo studio è, altresì, rafforzata dall’opportunità di poter creare un database omogeneo sulla distribuzione globale delle nubi grandinigene su ogni tipo di superficie. Un siffatto database è uno strumento estremamente utile per migliorare l’attuale conoscenza degli effetti del cambiamento climatico sulla formazione della precipitazione solida e sulla geolocazione spazio-temporale dei sistemi temporaleschi più intensi. 

Laviola S., G. Monte, V. Levizzani, R. R. Ferraro, and J. Beauchamp: A New Method for Hail Detection from the GPM Constellation: A Prospect for a Global Hailstorm Climatology. Remote Sens. 2020, 12(21), 3553; https://doi.org/10.3390/rs12213553.

Comunicato Stampa CNR https://www.cnr.it/it/news/9786