Cos'e' una mappa interpolata?
Immagina di avere tanti termometri sparsi su un territorio (le nostre stazioni meteo).
Ogni termometro ti dice la temperatura in quel punto preciso, ma tu vuoi sapere
la temperatura ovunque, anche dove non c'e' un termometro.
L'interpolazione e' il processo che "riempie i buchi":
usa i dati delle stazioni vicine per stimare i valori nei punti intermedi.
Stazioni meteo
Algoritmo
Griglia continua
Mappa colorata
In parole semplici
E' come colorare un disegno avendo solo alcuni punti gia' colorati: devi "indovinare" i colori intermedi guardando quelli vicini.
Perche' la temperatura cambia con l'altitudine?
Hai mai notato che in montagna fa piu' freddo? Questo succede perche' l'aria si raffredda
man mano che si sale di quota. Questo fenomeno si chiama gradiente termico.
🏔️
2000m
❄️ 7°C (in cima fa freddo)
1000m
🌤️ 13°C (a meta' altezza)
0m
☀️ 20°C (in pianura)
La regola generale: ogni 100 metri che si sale, la temperatura scende di circa 0.6°C.
Questo valore si chiama lapse rate (tasso di diminuzione).
Come lo usiamo
Il nostro sistema calcola automaticamente questo gradiente guardando le stazioni a diverse altitudini, cosi' puo' stimare correttamente la temperatura anche sulle montagne dove non ci sono sensori.
Cosa sono le inversioni termiche?
Normalmente fa piu' freddo in alto e piu' caldo in basso. Ma a volte succede il contrario!
Questo fenomeno si chiama inversione termica.
Quando succede?
Principalmente nelle notti serene d'inverno: l'aria fredda, piu' pesante, scivola a valle
e resta intrappolata, mentre l'aria in quota rimane piu' mite.
E' per questo che spesso la nebbia e il gelo si formano nelle vallate!
🌫️
800m
🌤️ 8°C (piu' caldo in quota!)
400m
☁️ 5°C (strato intermedio)
0m
❄️ -2°C (gelo in valle!)
Come le gestiamo
Il sistema analizza i dati delle stazioni per rilevare automaticamente quando c'e' un'inversione.
Quando la trova, usa un modello "a gradini" invece di una linea retta, per rappresentare correttamente
sia lo strato freddo in basso che quello mite in quota.
Il "Cold Air Pooling" (accumulo di aria fredda)
Le vallate e le conche agiscono come "vasche" dove l'aria fredda si accumula.
Questo effetto, chiamato Cold Air Pooling (CAP), puo' creare differenze
di temperatura notevoli anche tra punti vicini.
Esempio pratico
Una stazione sul fondovalle potrebbe segnare -5°C mentre una a pochi chilometri
sul versante segna +2°C. Non e' un errore: e' l'effetto dell'aria fredda
che "ristagna" nel punto piu' basso!
Correzione automatica
Quando il sistema rileva condizioni favorevoli al CAP (notte, cielo sereno, vento debole),
applica correzioni localizzate per le zone di fondovalle, evitando di "spalmare"
il freddo delle vallate sulle aree circostanti.
La suddivisione in sottodomini
Il clima non e' uguale ovunque: la costa e' diversa dalla montagna, una valle e' diversa da una pianura.
Per questo il sistema divide l'area in 9 zone (una griglia 3x3) e calcola
il gradiente termico separatamente per ciascuna.
Montagna
-0.7°C/100m
Appennino
-0.65°C/100m
Costa N
-0.5°C/100m
Collina
-0.6°C/100m
Pianura
-0.55°C/100m
Costa C
-0.45°C/100m
Alpi
-0.68°C/100m
Urbano
-0.5°C/100m
Costa S
-0.4°C/100m
Esempio di griglia 3x3: ogni zona ha il proprio gradiente termico calcolato localmente
Perche' e' importante?
Vicino al mare il gradiente e' piu' debole (l'aria e' umida e si raffredda meno salendo).
In montagna e' piu' forte. Usando un unico valore per tutta l'area, avremmo errori sistematici.
Con i sottodomini, ogni zona usa il gradiente piu' adatto alle sue caratteristiche!
Requisito minimo
Per calcolare un gradiente locale affidabile, servono almeno 30 stazioni nell'area totale.
Se ce ne sono meno, il sistema usa un gradiente standard per tutta la zona.
Clustering Termico Dinamico
La griglia 3x3 dei sottodomini e' un buon punto di partenza, ma ha un limite:
i confini delle zone sono fissi. In realta' i regimi termici non rispettano
i bordi geometrici! Ad esempio, in una stessa cella della griglia possono coesistere
zone con inversione termica e zone senza.
Il problema osservato
In condizioni di forte inversione notturna, abbiamo rilevato che all'interno di un
singolo sottodominio coesistevano due comportamenti opposti:
- Parte nord: forte inversione (+10°C/km fino a 300m)
- Parte sud: gradiente normale o debole inversione
Con la griglia fissa, il sistema calcolava un gradiente "medio" che non rappresentava
ne' la parte nord ne' quella sud!
Come funziona il Thermal Clustering:
1
Stima gradiente locale: per ogni stazione, calcola il gradiente usando le 20 stazioni piu' vicine con range di quota sufficiente
2
Clustering ibrido: raggruppa stazioni con comportamento termico simile, rispettando la contiguita' spaziale
3
Identificazione regimi: classifica ogni cluster (normale, inversione debole/moderata/forte)
4
Profilo per cluster: ogni cluster ha il proprio profilo T-altitudine ottimizzato
Risultato: -75% varianza
I test su 7 giorni di dati hanno mostrato una riduzione del 75% della varianza
intra-cluster rispetto alla griglia fissa. In pratica, le stazioni all'interno
di ogni cluster hanno comportamenti molto piu' omogenei, migliorando l'accuratezza dell'interpolazione.
Metodo di default
Il Thermal Clustering e' ora il metodo predefinito per la temperatura
nelle mappe automatiche (cron job ogni 10 minuti). Il metodo a sottodomini fissi
resta disponibile come opzione alternativa per confronto o situazioni specifiche.
Opzione "Fitting Profilo"
Nel pannello di generazione puoi scegliere tra due tipi di fitting per ogni cluster:
- Piecewise (spezzata): il sistema cerca automaticamente un "punto di rottura" dove
il gradiente cambia (es. inversione termica). Usa due rette: una sotto e una sopra il breakpoint.
Consigliato per condizioni con inversioni.
- Linear (retta singola): usa un'unica retta per tutto il profilo.
Piu' semplice e stabile, ma non cattura le inversioni parziali.
Il fitting piecewise usa il criterio BIC (Bayesian Information Criterion) per decidere
automaticamente se la spezzata e' giustificata dai dati o se una retta basta.
Come ricostruiamo il profilo verticale
Per capire come varia la temperatura con l'altitudine, il sistema analizza i dati
delle stazioni a diverse quote. Ma come fa a capire se c'e' un'inversione termica?
Ci sono 4 metodi tra cui scegliere:
Piecewise Linear "Top-Down" (Consigliato)
Algoritmo intelligente che parte dall'alto: prima calcola il gradiente usando
le stazioni in quota (dove i dati sono piu' "puliti"),
poi cerca dove i dati a bassa quota deviano dal comportamento atteso.
E' il metodo piu' preciso e robusto, specialmente quando c'e' molta
variabilita' alle basse quote.
Altitude Bands (Fasce di quota)
Divide le stazioni in fasce di 200m (0-200m, 200-400m, ecc.) e calcola
la temperatura media di ogni fascia. Poi confronta le fasce consecutive
per trovare dove il gradiente si inverte.
Robusto ma meno preciso.
Rolling Window (Finestra mobile)
Scorre una "finestra" di 150m lungo il profilo e calcola il gradiente locale.
Quando trova un gradiente positivo (temperatura che aumenta salendo),
segnala un'inversione. Sensibile al rumore nei dati.
PELT (Changepoint Detection)
Algoritmo statistico avanzato che cerca "punti di rottura" nella serie di dati.
Molto sensibile, ma puo' trovare troppe inversioni spurie.
Per utenti esperti.
Perche' "Top-Down"?
Alle basse quote le temperature possono variare molto anche tra stazioni vicine:
una in citta' segna +5°C, una in campagna +2°C, una vicino al mare +7°C.
Questa variabilita' orizzontale confonde gli algoritmi tradizionali.
Invece, le stazioni in quota (sopra i 400-500m) mostrano dati molto piu' coerenti
perche' sono meno influenzate da effetti locali. L'algoritmo top-down sfrutta questa caratteristica!
Come funziona l'algoritmo Top-Down:
1
Raggruppa le stazioni in fasce di 100m e calcola la mediana di ogni fascia (riduce il rumore)
2
Calcola il gradiente usando solo le stazioni in quota (top 60%) dove i dati sono affidabili
3
Estende questo gradiente verso il basso e calcola le temperature attese
4
Trova dove le temperature osservate deviano da quelle attese → quello e' il breakpoint!
Come appare un profilo con inversione:
0m
↑ Inversione a ~600m
1400m
L'altezza delle barre rappresenta la temperatura. Nota come sale fino a ~800m (inversione) e poi scende.
Modalita' automatica
In modalita' "auto", il sistema prova prima il metodo Piecewise Top-Down (il piu' preciso).
Se non trova un'inversione chiara, passa al metodo Altitude Bands come fallback.
Cosi' hai sempre il risultato migliore possibile!
Lo spartiacque appenninico
L'Appennino divide l'Italia in due versanti con caratteristiche climatiche diverse:
Tirrenico (ovest) e Adriatico (est). Durante eventi
come il Garbino (Fohn appenninico), le differenze possono essere notevoli!
Esempio: Garbino (8 Gennaio 2026)
Durante un evento di Garbino, il vento caldo e secco scende sul versante adriatico
mentre l'aria fredda resta intrappolata sul versante tirrenico:
Versante Tirrenico
Gradiente: +7.5°C/km
T al mare: ~0.8°C
Aria fredda intrappolata
Versante Adriatico
Gradiente: +3.0°C/km
T al mare: ~2.7°C
Aria calda in discesa
Come lo gestiamo
I profili dei sottodomini (IDW) sono calcolati separatamente per
ciascun versante, cosi' ogni lato usa il gradiente termico piu' appropriato.
Il passaggio tra i due versanti e' graduale (transizione su ~15 km) per evitare
discontinuita' artificiali.
Il KED invece usa tutte le stazioni insieme: il variogramma
cattura naturalmente la struttura spaziale senza bisogno di dividere i versanti,
evitando artefatti di "cucitura" tra interpolazioni separate.
I diversi metodi disponibili
Puoi scegliere tra diversi algoritmi di interpolazione nel pannello "Genera Nuova Mappa".
Ecco cosa fa ciascuno:
IDW (Inverse Distance Weighting)
Il piu' semplice: i punti vicini "pesano" di piu' di quelli lontani.
Come chiedere a chi ti sta vicino la temperatura e fidarti meno di chi e' lontano.
Kriging
Piu' sofisticato: considera come la temperatura varia nello spazio
(correlazione spaziale). Produce mappe piu' "morbide" e realistiche.
KED (Kriging with External Drift)
Il piu' avanzato: combina il Kriging con l'altitudine del terreno.
Ideale per la temperatura perche' tiene conto della montagna.
E' il metodo predefinito.
OI (Optimal Interpolation)
Combina le previsioni dei modelli numerici (ICON) con le osservazioni reali.
Il modello fornisce un "primo tentativo" (background), poi le stazioni lo correggono dove ci sono differenze.
Sperimentale - richiede dati NWP disponibili.
Optimal Interpolation (OI): il metodo ibrido
L'Optimal Interpolation e' un metodo che unisce il meglio di due mondi:
la copertura spaziale dei modelli numerici meteorologici (NWP) e
la precisione locale delle stazioni di misura.
Come funziona:
1
Background: parte dalla previsione del modello ICON (es. 15°C a Bologna)
2
Innovazioni: calcola le differenze tra modello e stazioni reali (es. stazione segna 14°C → errore -1°C)
3
Correzione: interpola gli errori e li applica al campo del modello
4
Analisi: ottieni una mappa che segue il modello ma e' corretta dalle osservazioni!
La formula magica
Analisi = Background + K × (Osservazione - Background)
Dove K e' il "peso" che decide quanto fidarsi delle osservazioni vs il modello.
Vicino alle stazioni K e' alto (ci fidiamo delle misure), lontano K e' basso (ci fidiamo del modello).
Modelli NWP disponibili
ICON-2I Mistral
Italia intera, risoluzione 2.2 km - Consigliato
ICON-D2
Nord Italia + Alpi, risoluzione 2.2 km
ICON-EU
Europa, risoluzione 7 km (meno dettagliato)
Quando usare OI?
Pro: Ottimo quando ci sono poche stazioni, perche' il modello "riempie i buchi".
Cattura strutture meteorologiche che le stazioni da sole non vedono.
Contro: Se il modello ha un bias sistematico, lo erediti nella mappa.
Richiede che i dati ICON siano disponibili (non sempre aggiornati in tempo reale).
Correzioni Geomorfologiche
Le stazioni meteo non sono tutte uguali: una in centro citta' misura temperature diverse
da una in campagna, e un versante esposto a sud e' piu' caldo di uno esposto a nord.
Il sistema applica correzioni geomorfologiche per tenere conto di questi effetti locali.
Flusso di correzione:
Osservazioni
Rimuovi effetti locali
Interpola
Ripristina sulla griglia
Isola di Calore Urbana (UHI)
Le citta' sono piu' calde della campagna circostante: asfalto, cemento e edifici
accumulano calore durante il giorno e lo rilasciano la notte. Questo effetto
si chiama Urban Heat Island (UHI).
Urbano denso
+2.5°C giorno
+3.7°C notte
Periferia
+1.5°C giorno
+2.2°C notte
Il sistema usa la classificazione Corine Land Cover per identificare le aree urbane
e applica le correzioni in base alla classe di uso del suolo di ogni stazione.
Effetto Versante (Aspect)
I versanti esposti a sud ricevono piu' radiazione solare e sono piu' caldi di quelli
esposti a nord. Questo effetto e' massimo a mezzogiorno e in estate.
☀️
Sud
+2°C a mezzogiorno
L'effetto dipende dalla pendenza del versante: piu' e' ripido, maggiore e' la differenza.
Su terreno pianeggiante l'effetto e' nullo.
Come funziona
Prima dell'interpolazione: rimuoviamo gli effetti UHI e aspect dalle osservazioni,
ottenendo temperature "normalizzate" come se tutte le stazioni fossero in campagna su terreno piano.
Dopo l'interpolazione: ripristiniamo gli effetti sulla griglia, aggiungendo UHI
alle aree urbane e l'effetto aspect ai versanti in base alla loro esposizione.
Effetto Radiazione Solare (opzionale)
L'effetto versante (aspect) funziona bene con cielo sereno, ma se e' nuvoloso
la differenza tra versante sud e nord si riduce drasticamente!
Il sistema puo' usare le osservazioni di radiazione solare (SRD)
per modulare automaticamente l'effetto in base alle condizioni del cielo.
Cloud Factor:
☀️
CF = 1.0
Cielo sereno
Effetto aspect pieno
⛅
CF = 0.5
Parzialmente nuvoloso
Effetto dimezzato
☁️
CF = 0.0
Coperto
Nessun effetto
Come si calcola il Cloud Factor
Cloud Factor = Radiazione osservata / Radiazione teorica (cielo sereno)
La radiazione teorica viene calcolata in base alla posizione del sole (ora, giorno, latitudine)
e alla trasmittanza atmosferica. Se le stazioni misurano molta meno radiazione del previsto,
significa che ci sono nuvole!
Funzione opzionale
Questa funzione e' disabilitata di default perche' richiede osservazioni
di radiazione solare affidabili, che non sono sempre disponibili. Per attivarla, spunta
la casella "Effetto Radiazione Solare" nel pannello di generazione.
Quando usarla: ore centrali del giorno (10-16 UTC) quando il sole e' alto.
Con sole basso (alba/tramonto, inverno) l'effetto aspect e' comunque minimo.
Pesi TPI durante Inversioni
Durante le inversioni termiche, le stazioni in fondovalle (con TPI negativo)
sono piu' rappresentative delle condizioni del "pool di aria fredda", mentre quelle sui
crinali (TPI positivo) potrebbero non rilevare l'inversione.
Fondovalle
TPI < -10m
+30% peso
Pendio
TPI neutro
Peso normale
Crinale
TPI > +30m
-20% peso
Cos'e' il TPI?
Il Topographic Position Index (TPI) indica se un punto e' in una valle,
su un pendio o su un crinale rispetto all'area circostante. E' calcolato come differenza
tra la quota del punto e la quota media dei punti entro 1 km di raggio.
TPI negativo → sotto la media → fondovalle/conca
TPI ~0 → vicino alla media → pendio
TPI positivo → sopra la media → crinale/sommita'
Come leggere le mappe
Le mappe usano colori per rappresentare i valori. La legenda in basso
mostra la scala di colori con i valori corrispondenti.
Temperatura
Blu = freddo, Bianco = mite, Rosso = caldo
Umidita'
Chiaro = aria secca, Scuro = aria umida
Vento
Verde = calmo, Giallo = moderato, Rosso = forte
Pressione
Blu = bassa pressione, Rosso = alta pressione
Suggerimento
Clicca su qualsiasi mappa per vederla ingrandita. Usa i controlli temporali per navigare tra diversi orari!