Climate Variability and Prediction

La divisione “CLIVAP” si occupa di analisi del clima, della sua variabilità e predicibilità, attraverso l’utilizzo di modelli numerici  e strumenti di analisi sviluppati dal CMCC. In particolare, si occupa di:

i) migliorare la conoscenza dei meccanismi alla base della variabilita climatica, della sua predicibilita’ e del cambiamento climatico.
ii) migliorare la conoscenza della relazione tra gli eventi estremi e il sistema climatico
iii) fornire un sistema di previsione climatica operativo, dalla scala stagionale a quella decadale e multi-decadale.
iv) investigare gli scenari di cambiamento climatico sul lungo periodo.
v) collaborare con le altre divisioni ed istituti del CMCC per implementare catene di modellistica per la previsione degli impatti secondo diversi orizzonti temporali.

La divisione e’ strutturata in due unita’ di ricerca: Climate Variability and Change (CLIVAP-CVC) and Prediction (CLIVAP-PRED).
La missione principale di CLIVAP-CVC, e’ migliorare la nostra conoscenza del sistema climatico (i, ii) anche in termini di identificazione di relazioni utili al miglioramento del sistema operativo di previsione mantenuto da CLIVAP-PRED.
La missione di CLIVAP-PRED, e’ fornire e mantenere un sistema di predizione climatica su diversi orizzonti temporali (iii), nonche’ identificare nuovi metodi e nuove sorgenti di predicibilita’.
I prodotti di previsione (iii) e proiezione (iv) sono resi disponibili in maniera allineata alle richieste dalla comunità che si occupa di impatti (v).

Progetti CLIVAP

  • ECMWF DE_350: Visualisation & Immersive Technologies

    The contract covers the Contractor’s contribution to the design, development, manufacturing, installation,…


  • ObsSea4Clim: Ocean observations and indicators for climate and assessments

    ObsSea4Clim brings together key European actors within ocean observing science, climate assessment,…

  • Pubblicazioni CLIVAP

    Freddy: breaking record for tropical cyclone precipitation?

    Scoccimarro E., Lanteri P.; Cavicchia L.
    2024, Environ. Res. Lett., doi: 10.1088/1748-9326/ad44b5


    A framework for joint verification and evaluation of seasonal climate services across socio-economic sectors

    Crochemore L.; Materia S., Delpiazzo E., Bagli S.; Borrelli A., Bosello F., Contreras E.; Dalla Valle F.; Gualdi S., Herrero J.; Larosa F., Lopez R.; Luzzi V.; Mazzoli P;. Montani A.; Moreno I.; Pavan V.; Pechlivanidis I.; Tomei F.; Villani G.; Photiadou C.; José Polo M.; Mysiak J.
    2024, Bulletin of the American Meteorological Society, doi: 10.1175/BAMS-D-23-0026.1

    Direttore di Divisione

    Enrico Scoccimarro

    Manager di Divisione

    Loredana Amato

    Contatti

    via C. Berti Pichat 6/2 – 40127 Bologna, Italy

    +39 051 0301600

    [email protected]

    Unità di Ricerca

    Climate Variability and Change


    Climate Prediction


    CMCC_sps

    Sistema di previsioni stagionali del CMCC

    Il Centro Euro-Mediterraneo sui Cambiamenti Climatici gestisce regolarmente un Sistema di Previsioni di Ensemble Globale e Stagionale (CMCC-SPS3.5) basato su un Modello globale accoppiato Atmosfera-Oceano-Suolo-Criosfera.

    Modelli

    CMCC-CESM-NEMO – Climate coupled model

    The CMCC–CESM–NEMO is the physical basis of the new CMCC Earth System Model (CMCC-ESM). It is a global coupled climate model derived from the NCAR coupled model CESM version 1.1.2 (Hurrell et al., 2013), where the ocean component is NEMO (Madec et al., 2012) rather than the NCAR ocean model.

    Dati

    Near-term climate prediction for CMIP6

    Decadal prediction experiments consist of 10-member ensembles of 5-year hindcasts, starting every second year from 1960 to the present, using historical radiative forcing conditions (including green-house gases, aerosols and solar irradiance variability), followed by SSP2-4.5 scenario settings for the future.

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