Clime

Clime

Clime è un software, sviluppato in ambiente GIS, con il principale obbiettivo di elaborare dati climatici, creare un link tra modelli climatici e studi di impatto e supportare una vasta gamma di utenti.

Si tratta di una piattaforma interattiva che consente agli utenti di effettuare diverse analisi sui dati climatici simulati ed osservati, su domini geografici in tutto il mondo aventi scala locale, nazionale e continentale. Da diversi anni, Clime è utilizzato in diversi progetti nazionali ed internazionali e in diverse pubblicazioni scientifiche per la realizzazione di analisi di post-processing, compreso la realizzazione di mappe di alta qualità.
CLIME è dotato di un modulo Import Data per la memorizzazione in un Geodatabase di dati climatici osservati e simulati, disponibili nei diversi formati utilizzati dagli utenti finali. Il motore di clime è in grado di gestire rapidamente una grande mole di dati eseguendo le analisi richieste a partire dai propri tool (C#) o a partire da tool integrati, sviluppati da utenti in diversi linguaggi (ad esempio eseguibili Matlab, pacchetti R, ecc…).
Diverse interface utente (opzionali): ArcMAP Plug-IN, Standalone APP o servizi WEB.
Attualmente Clime comprende diversi database al cui interno sono presenti dati climatici simulati su diverse aree del mondo (realizzati dal CMCC o da altri programmi internazionali) e dati osservati grigliati e in situ.

 Le principali funzionalità sono:

  • Memorizzazione di una grande mole di dati climatici (osservati e simulati);
  • Sistema flessibile in termini di filtraggio temporale e spaziale;
  • Armonizzazione delle osservazioni (ad esempio controllo di qualità, omogeneizzazione, analisi dei breakpoint, ricerca degli outlier);
  • Elaborazione di diverse analisi statistiche (ad esempio serie temporali, trend, indici estremi ETCCDI, test di significatività, cicli stagionali, ensemble mean, spread, anomalie climatiche, pdf, exceedance probability of changes);
  • Visualizzazione dei risultati attraverso plot temporali e statistici o mappe spaziali con la possibilità di includere diversi background (ad esempio da google maps);
  • Risultati delle analisi disponibili in diversi formati (ad esempio xls, csv, txt, jpeg, png) facilmente adottabili da altri software per ulteriori analisi;
  • Bias Correction: sono inclusi più di 15 diversi metodi di bias correction (ad esempio delta change,  diversi approcci di quantile mapping, linear scaling) per la riduzione dell’errore sistematico del modello climatico;
  • Modello per la disaggregazione stocastica della precipitazione: per la valutazione della precipitazione a scala sub-giornaliera a partire da osservazioni e dati simulati giornalieri;
  • Tecniche di downscaling statistico con il metodo degli analoghi (in fase di sviluppo).

Bibliografia:

      • Bucchignani E., Montesarchio M., Zollo A.L., Mercogliano P. (2015). High-resolution climate simulations with COSMO-CLM over Italy: performance evaluation and climate projections for the XXI century. International Journal of Climatology DOI: 10.1002/joc.4379
      • Bucchignani E., Mercogliano P., Rianna G., Panitz H.J. (2015) – Analysis of ERA-Interim-driven COSMO-CLM simulations over Middle East – North Africa domain at different spatial resolutions – International Journal Of Climatology DOI: 10.1002/joc.4559
      • Bucchignani E., Cattaneo L., Panitz H.-J., Mercogliano P. (2015) Sensitivity analysis with the regional climate model COSMO-CLM over the CORDEX-MENA domain. Meteorology and Atmospheric Physics DOI: 10.1007/s00703-015-0403-3
      • Bucchignani E., Mercogliano P., Rianna G., Panitz H.J. (2015) – Analysis of ERA-Interim-driven COSMO-CLM simulations over Middle East – North Africa domain at different spatial resolutions – International Journal Of Climatology DOI: 10.1002/joc.4559
      • Bucchignani E., Zollo A.L., Cattaneo L., Montesarchio M., Mercogliano P. (2016) – Extreme weather events over China: assessment of COSMO CLM simulations and future scenarios – International Journal of Climatology (ISI/SCOPUS)   DOI: 10.1002/joc.4798
      • Cattaneo L., Rillo V., Manzi M.P., Villani V. and Mercogliano P. (2015) – RP0257 – Clime: climate data processing in GIS environment – CMCC Research Paper
      • Garcia A., Bucchignani E.,  Manzi M.P. (2015)  – Patterns in climate-related parameters as proxy for rainfall  deficiency and aridity: application to Burkina Faso – Journal of Risk and Uncertainty in Engineering Systems, Part A: Civil Engineering DOI: 10.1061/AJRUA6.0000860
      • Montesarchio M., Zollo A. L. , Bucchignani E., Mercogliano P., Castellari S. (2014) “Performance evaluation of high-resolution regional climate simulations in the Alpine space and analysis of extreme events”, Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 119, DOI: 10.1002/2013JD021105.
      • Villani V., Cattaneo L., Zollo A.L., Mercogliano P. (2015) – RP0262 – Climate data processing with GIS support: description of Bias Correction and Temporal Downscaling tools implemented in Clime software – CMCC Research Paper

Contacts:
clime@cmcc.it

Clime è un software, sviluppato in ambiente GIS, con il principale obbiettivo di elaborare dati climatici, creare un link tra modelli climatici e studi di impatto e supportare una vasta gamma di utenti.

Si tratta di una piattaforma interattiva che consente agli utenti di effettuare diverse analisi sui dati climatici simulati ed osservati, su domini geografici in tutto il mondo aventi scala locale, nazionale e continentale. Da diversi anni, Clime è utilizzato in diversi progetti nazionali ed internazionali e in diverse pubblicazioni scientifiche per la realizzazione di analisi di post-processing, compreso la realizzazione di mappe di alta qualità.
CLIME è dotato di un modulo Import Data per la memorizzazione in un Geodatabase di dati climatici osservati e simulati, disponibili nei diversi formati utilizzati dagli utenti finali. Il motore di clime è in grado di gestire rapidamente una grande mole di dati eseguendo le analisi richieste a partire dai propri tool (C#) o a partire da tool integrati, sviluppati da utenti in diversi linguaggi (ad esempio eseguibili Matlab, pacchetti R, ecc…).
Diverse interface utente (opzionali): ArcMAP Plug-IN, Standalone APP o servizi WEB.
Attualmente Clime comprende diversi database al cui interno sono presenti dati climatici simulati su diverse aree del mondo (realizzati dal CMCC o da altri programmi internazionali) e dati osservati grigliati e in situ.

 Le principali funzionalità sono:

  • Memorizzazione di una grande mole di dati climatici (osservati e simulati);
  • Sistema flessibile in termini di filtraggio temporale e spaziale;
  • Armonizzazione delle osservazioni (ad esempio controllo di qualità, omogeneizzazione, analisi dei breakpoint, ricerca degli outlier);
  • Elaborazione di diverse analisi statistiche (ad esempio serie temporali, trend, indici estremi ETCCDI, test di significatività, cicli stagionali, ensemble mean, spread, anomalie climatiche, pdf, exceedance probability of changes);
  • Visualizzazione dei risultati attraverso plot temporali e statistici o mappe spaziali con la possibilità di includere diversi background (ad esempio da google maps);
  • Risultati delle analisi disponibili in diversi formati (ad esempio xls, csv, txt, jpeg, png) facilmente adottabili da altri software per ulteriori analisi;
  • Bias Correction: sono inclusi più di 15 diversi metodi di bias correction (ad esempio delta change,  diversi approcci di quantile mapping, linear scaling) per la riduzione dell’errore sistematico del modello climatico;
  • Modello per la disaggregazione stocastica della precipitazione: per la valutazione della precipitazione a scala sub-giornaliera a partire da osservazioni e dati simulati giornalieri;
  • Tecniche di downscaling statistico con il metodo degli analoghi (in fase di sviluppo).

Bibliografia:

      • Bucchignani E., Montesarchio M., Zollo A.L., Mercogliano P. (2015). High-resolution climate simulations with COSMO-CLM over Italy: performance evaluation and climate projections for the XXI century. International Journal of Climatology DOI: 10.1002/joc.4379
      • Bucchignani E., Mercogliano P., Rianna G., Panitz H.J. (2015) – Analysis of ERA-Interim-driven COSMO-CLM simulations over Middle East – North Africa domain at different spatial resolutions – International Journal Of Climatology DOI: 10.1002/joc.4559
      • Bucchignani E., Cattaneo L., Panitz H.-J., Mercogliano P. (2015) Sensitivity analysis with the regional climate model COSMO-CLM over the CORDEX-MENA domain. Meteorology and Atmospheric Physics DOI: 10.1007/s00703-015-0403-3
      • Bucchignani E., Mercogliano P., Rianna G., Panitz H.J. (2015) – Analysis of ERA-Interim-driven COSMO-CLM simulations over Middle East – North Africa domain at different spatial resolutions – International Journal Of Climatology DOI: 10.1002/joc.4559
      • Bucchignani E., Zollo A.L., Cattaneo L., Montesarchio M., Mercogliano P. (2016) – Extreme weather events over China: assessment of COSMO CLM simulations and future scenarios – International Journal of Climatology (ISI/SCOPUS)   DOI: 10.1002/joc.4798
      • Cattaneo L., Rillo V., Manzi M.P., Villani V. and Mercogliano P. (2015) – RP0257 – Clime: climate data processing in GIS environment – CMCC Research Paper
      • Garcia A., Bucchignani E.,  Manzi M.P. (2015)  – Patterns in climate-related parameters as proxy for rainfall  deficiency and aridity: application to Burkina Faso – Journal of Risk and Uncertainty in Engineering Systems, Part A: Civil Engineering DOI: 10.1061/AJRUA6.0000860
      • Montesarchio M., Zollo A. L. , Bucchignani E., Mercogliano P., Castellari S. (2014) “Performance evaluation of high-resolution regional climate simulations in the Alpine space and analysis of extreme events”, Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 119, DOI: 10.1002/2013JD021105.
      • Villani V., Cattaneo L., Zollo A.L., Mercogliano P. (2015) – RP0262 – Climate data processing with GIS support: description of Bias Correction and Temporal Downscaling tools implemented in Clime software – CMCC Research Paper

Contacts:
clime@cmcc.it

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