Evento Stromboli 12 agosto su ERA5

 Il 12 agosto 2022 e' avvenuto un inteso evento meteo a Stromboli ..volevo vedere se era possibile ricavare i dati di precipitazione anche dal servizio ERA5 di Copernicus per confrontarli con la verita' a terra data dal pluviometro INGV

per scaricare i dati ho utilizzato il seguente script Python (dati del solo 12 agosto per il solo parametro Total Precipitation)

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import cdsapi

c = cdsapi.Client()

c.retrieve(

'reanalysis-era5-single-levels',

{

'product_type': 'reanalysis',

'variable': 'total_precipitation',

'year': '2022',

'month': '08',

'day': '12',

'time': [

'00:00', '01:00', '02:00',

'03:00', '04:00', '05:00',

'06:00', '07:00', '08:00',

'09:00', '10:00', '11:00',

'12:00', '13:00', '14:00',

'15:00', '16:00', '17:00',

'18:00', '19:00', '20:00',

'21:00', '22:00', '23:00',

],

'area': [

39, 15.25, 38.75,

15.5,

],

'format': 'netcdf',

},

'12.nc')

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i dati sono stati acquisiti in formato NetCDF4 perche' il formato GRIB non sembra compatibile con Wgrib2 (forse si tratta di grib1)..per leggere i dati ho prima usato Qgis per verificare di avere centrato la finestra geografica di ricerca

e poi ho utilizzato il seguente script Python per estrarre i dati (non ho trovato niente di gia' pronto per una conversione da NetCDF4 a testo)

import netCDF4

precip_nc_file = '12.nc'

nc = netCDF4.Dataset(precip_nc_file, mode='r')

nc.variables.keys()

lat = nc.variables['latitude'][:]

lon = nc.variables['longitude'][:]

time_var = nc.variables['time']

dtime = netCDF4.num2date(time_var[:],time_var.units)

precip = nc.variables['tp'][:]

print("lat "+str(len(lat)))

print("lon "+str(len(lon)))

print("prec "+str(len(precip)))

print("time "+str(len(dtime)))

# coordinate Stromboli 38.79184084355282, 15.2152918018263

for s in range(len(dtime)):

for l in range(len(lat)):

for g in range(len(lon)):

print(dtime[s], end=''),

print(";", end='')

print(lat[l], end=''),

print(";", end='')

print(lon[g], end=''),

print(";", end='')

# il primo indice e' quello dell'ora

# il secondo indice e' la latitudine

# il terzo indice e' la longitudine

print(precip[s][l][g], end='\n\r')

questo e' il grafico generato con i dati di ERA5

questo per confronto sono i dati dal pluviometro di Stromboli gestito da INGV

(la scala dei tempi e' differente ed anche l'ora risulta differente a causa dei differenti fusi)

In conclusione il dato da satellite sottostima l'evento ma la forma generale del grafico e' raffrontabile