Istituto di Scienze Marine (ISMAR)
Riferimenti:
Team di ricerca (dottorandi e post-doc) – OCL ISMAR
- FRANCESCO BIGNAMI, Responsabile ISMAR-CNR Sede Secondaria di Roma
- CHUNXUE YANG, Ricercatrice II Livello
- GIOVANNI NUNZIANTE, Dottorando in Fisica e Tecnologie Emergenti
- MICHELA GAMBALE, Dottoranda in Osservazione Della Terra
- JULIA MARTINS DE ARAUJO, Dottorando in Il Futuro della Terra, Cambiamenti Climatici e Sfide Sociali
- STAMATIA PAPASARAFIANOU, Post-Doc in Analisi di Dati Climatici.
Descrizione
Il Ocean and Climate Laboratory (OCL) si occupa dello studio e del monitoraggio dell’oceano e del clima, sia a scala globale sia regionale. Le attività del gruppo comprendono il monitoraggio oceanico tramite osservazioni in situ e dati satellitari, l’analisi di dati climatici e oceanografici e l’utilizzo di reanalisi oceaniche, con l’obiettivo di comprendere i processi fisici che governano l’evoluzione dell’oceano e del clima.
Il gruppo lavora su:
- studio di fenomeni estremi e processi chiave del sistema oceano–clima, come le ondate di calore marine, la circolazione oceanica su larga scala (AMOC);
- la rilevazione e il tracciamento dei vortici nel Nord Atlantico su un periodo di diversi anni, confrontando i dati di reanalisi con osservazioni satellitari;
- l’innalzamento del livello del mare si concentra sulla chiusura del bilancio del livello del mare confrontando dati osservativi e reanalisi oceaniche. Questo approccio permette di valutare l’accuratezza dei modelli, comprendere i processi fisici che determinano le variazioni del livello del mare e stimare componenti regionali difficili da osservare direttamente. Utilizziamo reanalisi oceaniche e atmosferiche, dati da satelliti e modelli climatici (CMIP6), integrando l’analisi dei componenti sterici e baristatici del livello del mare con grandi modalità climatiche (ENSO, PDO, NAO, IOD);
- sviluppo e miglioramento di algoritmi di data assimilation e modelli oceanici per reanalisi e previsioni oceaniche, con l’obiettivo di renderli più robusti ai cambiamenti nella rete osservativa e di ridurre gli errori sistematici tramite approcci data-driven e strumenti di machine learning;
Le ricerche si basano sull’uso combinato di reanalisi oceaniche, che impiegano tecniche avanzate di data assimilation, e di osservazioni in situ e satellitari tramite approcci data driven e tecniche di machine learning. Le reanalisi sono ricostruzioni coerenti dello stato dell’oceano ottenute combinando osservazioni e modelli numerici in un unico quadro fisicamente consistente. Tra le reanalisi utilizzate dal gruppo c’è anche CIGAR, sviluppata internamente: un sistema basato su un algoritmo ibrido di data assimilation, progettato per produrre ricostruzioni climatiche affidabili su scale pluridecennali anche quando la copertura osservativa cambia nel tempo, migliorando la rappresentazione della variabilità transiente e dei fenomeni localizzati.
Dal punto di vista metodologico, le ricerche si basano sull’uso di Python per l’analisi dei dati, sullo sviluppo di modelli numerici e sull’applicazione di tecniche di machine learning per l’interpretazione dei dati e la previsione dei fenomeni oceanici e climatici.
Durante la visita verranno mostrati esempi pratici di dati, modelli e applicazioni sviluppate dal gruppo.