{"id":1173,"date":"2025-09-08T09:35:34","date_gmt":"2025-09-08T09:35:34","guid":{"rendered":"https:\/\/gifted-davinci.149-139-32-223.plesk.page\/infrastructure-components\/earth-and-mars-research-network-emn\/group-b\/"},"modified":"2026-05-28T06:54:36","modified_gmt":"2026-05-28T06:54:36","slug":"group-b","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/gifted-davinci.149-139-32-223.plesk.page\/it\/infrastructure-components\/earth-and-mars-research-network-emn\/group-b\/","title":{"rendered":"Modelli di trasferimento radiativo veloce e modelli climatici"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-page\" data-elementor-id=\"1173\" class=\"elementor elementor-1173 elementor-736\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-676ffa39 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"676ffa39\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fea6406 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"fea6406\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<h2><b>WP-1500.1 e WP-1500.2<\/b><\/h2><p>L&#8217;obiettivo principale dei due compiti era quello di consentire all&#8217;infrastruttura EMM di condurre studi di impatto ed eseguire simulazioni end-to-end di missioni spaziali esistenti e future dedicate al telerilevamento dell&#8217;atmosfera terrestre. L&#8217;obiettivo \u00e8 stato perseguito attraverso due attivit\u00e0: da un lato, sono state acquisite adeguate risorse di calcolo ad alte prestazioni. D&#8217;altro canto, sono stati installati, caratterizzati e potenziati alcuni moduli software open source rilevanti per costruire un set di strumenti adatti a svolgere gli studi e le simulazioni citati.<\/p><p><b>Hardware<\/b><\/p><p>L&#8217;hardware ora disponibile presso l&#8217;Area di Ricerca del CNR a Sesto Fiorentino (FI), centro di calcolo INO, include:<\/p><ul><li>Cluster per calcolo parallelo (448 core a 2,85 GHz, 2048 Gb di RAM)<\/li><li>Server ottimizzato per l&#8217;elaborazione sequenziale (96 core a 3,6 GHz, 768 GB di RAM)<\/li><li>Sistema di archiviazione da 450 TB, ridondante<\/li><li>Rete interna del rack a 200 Gb\/s, UPS<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0028ab9 e-grid e-con-full e-con e-child\" data-id=\"0028ab9\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-25570db elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"25570db\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"612\" height=\"786\" src=\"https:\/\/gifted-davinci.149-139-32-223.plesk.page\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/Screenshot-2026-05-26-141452-1.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-1909\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/gifted-davinci.149-139-32-223.plesk.page\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/Screenshot-2026-05-26-141452-1.png 612w, https:\/\/gifted-davinci.149-139-32-223.plesk.page\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/Screenshot-2026-05-26-141452-1-234x300.png 234w\" sizes=\"(max-width: 612px) 100vw, 612px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-05e2adc elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"05e2adc\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"613\" height=\"786\" src=\"https:\/\/gifted-davinci.149-139-32-223.plesk.page\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/Screenshot-2026-05-26-141508-1.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-1910\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/gifted-davinci.149-139-32-223.plesk.page\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/Screenshot-2026-05-26-141508-1.png 613w, https:\/\/gifted-davinci.149-139-32-223.plesk.page\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/Screenshot-2026-05-26-141508-1-234x300.png 234w\" sizes=\"(max-width: 613px) 100vw, 613px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-380b937 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"380b937\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div id=\"meta-origin\" data-coolorigin=\"https%3A%2F%2Flibrecode2.ifac.cnr.it%2Fcool%2Fclipboard%3FWOPISrc%3Dhttps%253A%252F%252Fnextcloud.ifac.cnr.it%252Findex.php%252Fapps%252Frichdocuments%252Fwopi%252Ffiles%252F1683419_octoy6osypud%26ServerId%3D381f5643%26ViewId%3D4%26Tag%3D384e1709a7e45b9a\"><p>Inoltre, ai fini dello sviluppo e della sperimentazione, il CNR-IAC ha acquistato un server Dell R940 \u2013 NVME dotato di quattro processori Xeon Gold 6252N, ciascuno con 24 core, e 1 TB di RAM.<\/p><p><b>Software:<\/b><\/p><p>Il software open source disponibile, installato e caratterizzato, comprende diversi modelli di trasferimento radiativo, tra cui:<\/p><ul><li>Il modello accurato KLIMA sviluppato e gestito presso il CNR-IFAC (vedi Del Bianco, S.; Carli, B.; Gai, M.; Laurenza, L.M.; Cortesi, U. XCO2 recuperato da IASI utilizzando l\u2019algoritmo KLIMA. Ann. Geophys., 56. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.4401\/ag-6331,%202014\">https:\/\/doi.org\/10.4401\/ag-6331, 2014<\/a>)<\/li><li>Il modello di trasferimento radiativo veloce per TOV (RTTOV, <a href=\"https:\/\/nwp-saf.eumetsat.int\/site\/software\/rttov\/\">https:\/\/nwp-saf.eumetsat.int\/site\/software\/rttov\/<\/a>) con la sua variante iper-veloce che utilizza l&#8217;analisi delle componenti principali (PC-RTTOV).<\/li><li>Il codice \u03c3-IASI\/F2N sviluppato presso le Universit\u00e0 della Basilicata e di Bologna (<a href=\"https:\/\/zenodo.org\/records\/7019991\">https:\/\/zenodo.org\/records\/7019991<\/a>)<\/li><li>Il modello di trasferimento radiativo rapido (RRTM) <a href=\"http:\/\/rtweb.aer.com\/rrtm_frame.html\">http:\/\/rtweb.aer.com\/rrtm_frame.html<\/a> sviluppato dalla societ\u00e0 AER negli Stati Uniti<\/li><li>Lo schema di radiazione eCrad dell&#8217;ECMWF (<a href=\"https:\/\/confluence.ecmwf.int\/display\/ECRAD\">https:\/\/confluence.ecmwf.int\/display\/ECRAD<\/a>)<\/li><li>Il CLAIM (Clouds and Atmosphere Inversion Module), il codice di recupero del progetto Far-Infra-Red Outgoing Radiation Understanding and Monitoring \u2013 End-to-End simulator (FORUM E2E) (<a href=\"https:\/\/amt.copernicus.org\/articles\/15\/573\/2022\/\">https:\/\/amt.copernicus.org\/articles\/15\/573\/2022\/<\/a>) , basato sul Line-by-line Radiative Transfer Module (LBLRTM) (<a href=\"https:\/\/github.com\/AER-RC\/LBLRTM\">https:\/\/github.com\/AER-RC\/LBLRTM<\/a>) e sul DIScrete Ordinate Radiative Transfer (DISORT) (<a href=\"http:\/\/www.rtatmocn.com\/disort\">http:\/\/www.rtatmocn.com\/disort<\/a>). La figura seguente mostra esempi di radianze simulate risolte spettralmente che salgono verso l\u2019alto alla sommit\u00e0 dell\u2019atmosfera (TOA), per atmosfere con cielo sereno e nuvoloso.<\/li><\/ul><p>Inoltre, nell&#8217;ambito del progetto infrastrutturale, abbiamo anche sviluppato strumenti per il calcolo dei flussi spettrali<\/p><\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-89ebdca elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"89ebdca\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"768\" height=\"576\" src=\"https:\/\/gifted-davinci.149-139-32-223.plesk.page\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/Screenshot-2026-05-26-142330-1-768x576.png\" class=\"attachment-medium_large size-medium_large wp-image-1911\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/gifted-davinci.149-139-32-223.plesk.page\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/Screenshot-2026-05-26-142330-1-768x576.png 768w, https:\/\/gifted-davinci.149-139-32-223.plesk.page\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/Screenshot-2026-05-26-142330-1-300x225.png 300w, https:\/\/gifted-davinci.149-139-32-223.plesk.page\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/Screenshot-2026-05-26-142330-1.png 806w\" sizes=\"(max-width: 768px) 100vw, 768px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-13ae927 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"13ae927\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div id=\"meta-origin\" data-coolorigin=\"https%3A%2F%2Flibrecode2.ifac.cnr.it%2Fcool%2Fclipboard%3FWOPISrc%3Dhttps%253A%252F%252Fnextcloud.ifac.cnr.it%252Findex.php%252Fapps%252Frichdocuments%252Fwopi%252Ffiles%252F1683419_octoy6osypud%26ServerId%3D381f5643%26ViewId%3D4%26Tag%3Df9d12b8c2bc6b3eb\"><p>(integrazione angolare della radianza spettrale) e strumenti per le convoluzioni della funzione di risposta spettrale degli strumenti.<\/p><p><b>Confronto tra modelli di trasferimento radiativo veloce<\/b><\/p><p>Gli strumenti di trasferimento radiativo installati presso il centro di calcolo del CNR-INO sono stati valutati sia dal punto di vista della precisione che della velocit\u00e0. La precisione dei modelli \u00e8 stata valutata confrontando le radianze spettrali o i flussi specifici per banda con calcoli analoghi effettuati utilizzando il modello KLIMA, lento ma accurato.<\/p><\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2ea1c4a elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"2ea1c4a\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"348\" src=\"https:\/\/gifted-davinci.149-139-32-223.plesk.page\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/Screenshot-2026-05-26-142924-1-1024x445.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-1913\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/gifted-davinci.149-139-32-223.plesk.page\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/Screenshot-2026-05-26-142924-1-1024x445.png 1024w, https:\/\/gifted-davinci.149-139-32-223.plesk.page\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/Screenshot-2026-05-26-142924-1-300x130.png 300w, https:\/\/gifted-davinci.149-139-32-223.plesk.page\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/Screenshot-2026-05-26-142924-1-768x334.png 768w, https:\/\/gifted-davinci.149-139-32-223.plesk.page\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/Screenshot-2026-05-26-142924-1-1536x668.png 1536w, https:\/\/gifted-davinci.149-139-32-223.plesk.page\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/Screenshot-2026-05-26-142924-1.png 1801w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d872474 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"d872474\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"355\" src=\"https:\/\/gifted-davinci.149-139-32-223.plesk.page\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/Screenshot-2026-05-26-143056-1-1024x454.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-1915\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/gifted-davinci.149-139-32-223.plesk.page\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/Screenshot-2026-05-26-143056-1-1024x454.png 1024w, https:\/\/gifted-davinci.149-139-32-223.plesk.page\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/Screenshot-2026-05-26-143056-1-300x133.png 300w, https:\/\/gifted-davinci.149-139-32-223.plesk.page\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/Screenshot-2026-05-26-143056-1-768x340.png 768w, https:\/\/gifted-davinci.149-139-32-223.plesk.page\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/Screenshot-2026-05-26-143056-1.png 1526w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3b1b151 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3b1b151\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Le figure sopra riportate mostrano alcuni esempi dei risultati delle comparazioni incrociate tra RTTOV e KLIMA e tra \u03c3-IASI\/F2N e KLIMA, rispettivamente.<br \/>I due codici sono stati analizzati anche dal punto di vista algoritmico. Le caratteristiche dei due codici sono riassunte nella tabella seguente.<\/p><div id=\"meta-origin\" data-coolorigin=\"https%3A%2F%2Flibrecode2.ifac.cnr.it%2Fcool%2Fclipboard%3FWOPISrc%3Dhttps%253A%252F%252Fnextcloud.ifac.cnr.it%252Findex.php%252Fapps%252Frichdocuments%252Fwopi%252Ffiles%252F1683419_octoy6osypud%26ServerId%3D381f5643%26ViewId%3D4%26Tag%3D60d61f70568ce3b5\"><div id=\"meta-origin\" data-coolorigin=\"https%3A%2F%2Flibrecode2.ifac.cnr.it%2Fcool%2Fclipboard%3FWOPISrc%3Dhttps%253A%252F%252Fnextcloud.ifac.cnr.it%252Findex.php%252Fapps%252Frichdocuments%252Fwopi%252Ffiles%252F1683419_octoy6osypud%26ServerId%3D381f5643%26ViewId%3D4%26Tag%3D60d61f70568ce3b5\"><table width=\"705\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"1\"><colgroup> <col width=\"203\" \/> <col width=\"247\" \/> <col width=\"247\" \/> <\/colgroup><tbody><tr><td bgcolor=\"#95b3d7\" width=\"203\" height=\"15\"><b>Caratteristica<\/b><\/td><td bgcolor=\"#ddd9c3\" width=\"247\"><span lang=\"it-IT\"><b>RTTOV<\/b><\/span><\/td><td bgcolor=\"#ddd9c3\" width=\"247\"><span lang=\"it-IT\"><b>\u03c3-IASI\/F2N<\/b><\/span><\/td><\/tr><tr><td bgcolor=\"#95b3d7\" width=\"203\" height=\"17\"><span lang=\"it-IT\"><b>Sviluppo<\/b><\/span><\/td><td bgcolor=\"#ccd2d8\" width=\"247\">Grande team di sviluppo e comunit\u00e0. Gi\u00e0 utilizzato in modelli meteorologici.<\/td><td bgcolor=\"#ccd2d8\" width=\"247\">Piccola comunit\u00e0 e team di sviluppo, quasi interamente italiano.<\/td><\/tr><tr><td bgcolor=\"#95b3d7\" width=\"203\" height=\"17\"><b>Algoritmo (cielo sereno)<\/b><\/td><td bgcolor=\"#f2aa84\" width=\"247\">Completamente parametrico<\/td><td bgcolor=\"#92d050\" width=\"247\">Sviluppo in serie<\/td><\/tr><tr><td bgcolor=\"#95b3d7\" width=\"203\" height=\"17\"><b>Algoritmo (cielo nuvoloso)<\/b><\/td><td bgcolor=\"#f2aa84\" width=\"247\">Completamente parametrico<\/td><td bgcolor=\"#92d050\" width=\"247\">Modelli fisici Chu+Tang<\/td><\/tr><tr><td bgcolor=\"#95b3d7\" width=\"203\" height=\"16\"><span lang=\"it-IT\"><b>Prodotto<\/b><\/span><\/td><td bgcolor=\"#92d050\" width=\"247\"><span lang=\"it-IT\">Radianza strumentale<\/span><\/td><td bgcolor=\"#f2aa84\" width=\"247\">Radianza ad alta risoluzione e radianza strumentale dopo convoluzione con l&#8217;ISRF<\/td><\/tr><tr><td bgcolor=\"#95b3d7\" width=\"203\" height=\"16\"><span lang=\"it-IT\"><b>Numero di gas variabili<\/b><\/span><\/td><td bgcolor=\"#f2aa84\" width=\"247\">A seconda dei predittori. Max 7 per la maggior parte degli strumenti.<\/td><td bgcolor=\"#92d050\" width=\"247\"><span lang=\"it-IT\">Max 12 gas.<\/span><\/td><\/tr><tr><td bgcolor=\"#95b3d7\" width=\"203\" height=\"16\"><span lang=\"it-IT\"><b>Accuratezza<\/b><\/span><\/td><td bgcolor=\"#f2aa84\" width=\"247\">Per FORUM: circa 100% dell&#8217;ARA<\/td><td bgcolor=\"#92d050\" width=\"247\">Per FORUM: circa 40% dell&#8217;ARA.<\/td><\/tr><tr><td bgcolor=\"#95b3d7\" width=\"203\" height=\"17\"><b>Inserimento in un modello climatologico o meteorologico<\/b><\/td><td bgcolor=\"#8ed973\" width=\"247\"><span lang=\"it-IT\">Semplice.<\/span><\/td><td bgcolor=\"#f2aa84\" width=\"247\">Solo come eseguibile esterno.<\/td><\/tr><tr><td bgcolor=\"#95b3d7\" width=\"203\" height=\"16\"><b>RT di singoli <\/b><span lang=\"it-IT\"><b>canali spettrali<\/b><\/span><\/td><td bgcolor=\"#00b050\" width=\"247\"><span lang=\"it-IT\">S\u00cc<\/span><\/td><td bgcolor=\"#ff0000\" width=\"247\"><span lang=\"it-IT\">NO<\/span><\/td><\/tr><tr><td bgcolor=\"#95b3d7\" width=\"203\" height=\"16\"><span lang=\"it-IT\"><b>Ottimizzazione numerica<\/b><\/span><\/td><td bgcolor=\"#ccd2d8\" width=\"247\">Gi\u00e0 eseguita<\/td><td bgcolor=\"#ccd2d8\" width=\"247\">Ampio margine<\/td><\/tr><tr><td bgcolor=\"#95b3d7\" width=\"203\" height=\"15\"><span lang=\"it-IT\"><b>Ulteriore ottimizzazione<\/b><\/span><\/td><td bgcolor=\"#e7eaed\" width=\"247\">Utilizzando la versione PC-RTTOV<\/td><td bgcolor=\"#e7eaed\" width=\"247\">Ampio margine<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><div id=\"meta-origin\" data-coolorigin=\"https%3A%2F%2Flibrecode2.ifac.cnr.it%2Fcool%2Fclipboard%3FWOPISrc%3Dhttps%253A%252F%252Fnextcloud.ifac.cnr.it%252Findex.php%252Fapps%252Frichdocuments%252Fwopi%252Ffiles%252F1683419_octoy6osypud%26ServerId%3D381f5643%26ViewId%3D4%26Tag%3D60d61f70568ce3b5\">\u00a0<\/div><\/div><\/div><p>La caratteristica pi\u00f9 importante \u00e8 la possibilit\u00e0 di eseguire il trasferimento radiativo su singoli canali, aspetto essenziale nell\u2019assimilazione. Il codice RTTOV \u00e8 in grado di farlo, poich\u00e9 la convoluzione con l\u2019ISRF \u00e8 gi\u00e0 integrata nella tabella dei coefficienti pre-registrati, mentre il \u03c3-IASI\/F2N richiede l\u2019esecuzione di una convoluzione, per cui \u00e8 necessario un intero intervallo di frequenze.<br \/>L&#8217;RTTOV pu\u00f2 essere ulteriormente ottimizzato utilizzando la versione PC-RTTOV di Matricardi (https:\/\/rmets.onlinelibrary.wiley.com\/doi\/10.1002\/qj.680). Il PC-RTTOV \u00e8 in grado di ricostruire uno spettro IASI completo (8461 canali spettrali) utilizzando solo un sottoinsieme di canali (chiamati punteggi) e un&#8217;operazione lineare. Nella figura sottostante riportiamo l&#8217;errore relativo alla ricostruzione spettrale completa utilizzando 50, 200 e 300 punteggi, rispetto al rumore casuale IASI.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bcebd7a elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"bcebd7a\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"366\" src=\"https:\/\/gifted-davinci.149-139-32-223.plesk.page\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/Screenshot-2026-05-26-143556-1-1024x469.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-1918\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/gifted-davinci.149-139-32-223.plesk.page\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/Screenshot-2026-05-26-143556-1-1024x469.png 1024w, https:\/\/gifted-davinci.149-139-32-223.plesk.page\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/Screenshot-2026-05-26-143556-1-300x138.png 300w, https:\/\/gifted-davinci.149-139-32-223.plesk.page\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/Screenshot-2026-05-26-143556-1-768x352.png 768w, https:\/\/gifted-davinci.149-139-32-223.plesk.page\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/Screenshot-2026-05-26-143556-1.png 1431w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-76c532e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"76c532e\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div id=\"meta-origin\" data-coolorigin=\"https%3A%2F%2Flibrecode2.ifac.cnr.it%2Fcool%2Fclipboard%3FWOPISrc%3Dhttps%253A%252F%252Fnextcloud.ifac.cnr.it%252Findex.php%252Fapps%252Frichdocuments%252Fwopi%252Ffiles%252F1683419_octoy6osypud%26ServerId%3D381f5643%26ViewId%3D4%26Tag%3Deaa66aa45bca7676\"><p>Il tempo di calcolo di PC-RTTOV utilizzando 200 punteggi \u00e8 circa 1\/10 di quello del trasferimento radiativo completo RTTOV.<\/p><p><b>Flussi in uscita a onde lunghe<\/b><\/p><p>Anche le radianze spettrali prodotte da KLIMA e \u03c3-IASI\/F2N sono state integrate angolarmente (con uno strumento di nuova concezione) per ottenere i flussi di energia in direzione discendente e ascendente in specifiche bande spettrali. I flussi ottenuti sono stati poi confrontati con quelli generati dai codici RRTM ed eCrad.<\/p><p>Ecco un esempio del confronto incrociato tra i flussi derivati da KLIMA e RRTM. Pur essendo pi\u00f9 veloce di KLIMA di diversi ordini di grandezza, RRTM fornisce flussi totali a onde lunghe con una precisione dell&#8217;ordine di 1-2 W\/m<sup>2<\/sup>.<\/p><\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f2ea4e5 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"f2ea4e5\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"313\" src=\"https:\/\/gifted-davinci.149-139-32-223.plesk.page\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/Screenshot-2026-05-26-143915-1-1024x400.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-1920\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/gifted-davinci.149-139-32-223.plesk.page\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/Screenshot-2026-05-26-143915-1-1024x400.png 1024w, https:\/\/gifted-davinci.149-139-32-223.plesk.page\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/Screenshot-2026-05-26-143915-1-300x117.png 300w, 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data-coolorigin=\"https%3A%2F%2Flibrecode2.ifac.cnr.it%2Fcool%2Fclipboard%3FWOPISrc%3Dhttps%253A%252F%252Fnextcloud.ifac.cnr.it%252Findex.php%252Fapps%252Frichdocuments%252Fwopi%252Ffiles%252F1683419_octoy6osypud%26ServerId%3D381f5643%26ViewId%3D4%26Tag%3Deaa66aa45bca7676\"><p><b>Confronto delle velocit\u00e0 di calcolo<\/b><\/p><p>La tabella seguente riassume i tempi di calcolo richiesti dai codici di trasferimento radiativo che calcolano le radianze risolte spettralmente (KLIMA, \u03c3-IASI\/F2N e RTTOV).<\/p><div id=\"meta-origin\" data-coolorigin=\"https%3A%2F%2Flibrecode2.ifac.cnr.it%2Fcool%2Fclipboard%3FWOPISrc%3Dhttps%253A%252F%252Fnextcloud.ifac.cnr.it%252Findex.php%252Fapps%252Frichdocuments%252Fwopi%252Ffiles%252F1683419_octoy6osypud%26ServerId%3D381f5643%26ViewId%3D4%26Tag%3Deaa66aa45bca7676\"><div id=\"meta-origin\" data-coolorigin=\"https%3A%2F%2Flibrecode2.ifac.cnr.it%2Fcool%2Fclipboard%3FWOPISrc%3Dhttps%253A%252F%252Fnextcloud.ifac.cnr.it%252Findex.php%252Fapps%252Frichdocuments%252Fwopi%252Ffiles%252F1683419_octoy6osypud%26ServerId%3D381f5643%26ViewId%3D4%26Tag%3Deaa66aa45bca7676\"><table width=\"454\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"7\"><colgroup> <col width=\"140\" \/> <col width=\"136\" \/> <col width=\"136\" \/> <\/colgroup><tbody><tr><td bgcolor=\"#b6dde8\" width=\"140\"><p align=\"center\"><span style=\"color: #31849b;\"><span lang=\"it-IT\"><i>Codice RTM<\/i><\/span><\/span><\/p><\/td><td bgcolor=\"#b6dde8\" width=\"136\"><p align=\"center\"><span style=\"color: #31849b;\"><span lang=\"it-IT\"><i>Tempo trascorso<\/i><\/span><\/span><\/p><\/td><td bgcolor=\"#b6dde8\" width=\"136\"><p align=\"center\"><span style=\"color: #31849b;\"><span lang=\"it-IT\"><i>Tempo CPU<\/i><\/span><\/span><\/p><\/td><\/tr><tr><td bgcolor=\"#ffffff\" width=\"140\"><span style=\"color: #31849b;\"><span lang=\"it-IT\">KLIMA<\/span><\/span><\/td><td bgcolor=\"#ffffff\" width=\"136\"><p align=\"center\"><span style=\"color: #31849b;\"><span lang=\"it-IT\">~ 1200 ore<\/span><\/span><\/p><\/td><td bgcolor=\"#ffffff\" width=\"136\"><p align=\"center\"><span style=\"color: #31849b;\"><span lang=\"it-IT\">43,2 * 10<\/span><\/span><span style=\"color: #31849b;\"><sup><span lang=\"it-IT\">5 <\/span><\/sup><\/span><span style=\"color: #31849b;\"><span lang=\"it-IT\">s<\/span><\/span><\/p><\/td><\/tr><tr><td bgcolor=\"#ffffff\" width=\"140\"><span style=\"color: #31849b;\"><span lang=\"it-IT\">SIGMA-IASI<\/span><\/span><\/td><td bgcolor=\"#ffffff\" width=\"136\"><p align=\"center\"><span style=\"color: #31849b;\"><span lang=\"it-IT\">104 s<\/span><\/span><\/p><\/td><td bgcolor=\"#ffffff\" width=\"136\"><p align=\"center\"><span style=\"color: #31849b;\"><span lang=\"it-IT\">45 s<\/span><\/span><\/p><\/td><\/tr><tr><td bgcolor=\"#ffffff\" width=\"140\"><span style=\"color: #31849b;\"><span lang=\"it-IT\">RTTOV<\/span><\/span><\/td><td bgcolor=\"#ffffff\" width=\"136\"><p align=\"center\"><span style=\"color: #31849b;\"><span lang=\"it-IT\">8,6 s<\/span><\/span><\/p><\/td><td bgcolor=\"#ffffff\" width=\"136\"><p align=\"center\"><span style=\"color: #31849b;\"><span lang=\"it-IT\">7,6 s<\/span><\/span><\/p><\/td><\/tr><\/tbody><\/table><div id=\"meta-origin\" data-coolorigin=\"https%3A%2F%2Flibrecode2.ifac.cnr.it%2Fcool%2Fclipboard%3FWOPISrc%3Dhttps%253A%252F%252Fnextcloud.ifac.cnr.it%252Findex.php%252Fapps%252Frichdocuments%252Fwopi%252Ffiles%252F1683419_octoy6osypud%26ServerId%3D381f5643%26ViewId%3D4%26Tag%3D9b85122d1760afab\">\u00a0<\/div><\/div><\/div><p>I codici RRTM ed eCrad calcolano solo i flussi integrati per banda e quelli totali e sono solitamente integrati in modelli globali che li richiamano miliardi di volte nel corso di una singola esecuzione del modello. Pertanto, sebbene siano meno precisi, questi codici sono di gran lunga pi\u00f9 veloci sia di RTTOV che di \u03c3-IASI\/F2N.<\/p><p><b>Applicazioni e know-how<\/b><\/p><p>Utilizzando i modelli di trasferimento radiativo caratterizzati descritti in precedenza, siamo in grado di costruire la catena end-to-end (E2E) (dall&#8217;acquisizione dei dati ai prodotti geofisici di Livello 2) per la simulazione di missioni di telerilevamento passivo atmosferico. La simulazione E2E permette di caratterizzare la qualit\u00e0 del prodotto in funzione delle caratteristiche di misura, risultando quindi estremamente utile per definire i requisiti nelle fasi iniziali di una nuova missione.<\/p><p>Al contrario, date l&#8217;accuratezza, la precisione e le specifiche geometriche di una missione futura o gi\u00e0 in corso, possiamo valutare le informazioni contenute nelle misurazioni e la possibilit\u00e0 di ricavare nuovi prodotti geofisici.<\/p><p><b>Metodi di Intelligenza Artificiale<\/b><\/p><p>A causa del grande volume di dati attesi dai sensori di prossima generazione, sono stati proposti nuovi approcci di machine learning (ML). Sebbene questi approcci debbano basarsi su modelli fisici durante la fase di addestramento, gli algoritmi stessi, tipicamente basati su architetture come le reti neurali, apprendono una relazione funzionale direttamente dai risultati generati in precedenza per problemi identici o simili.<\/p><p>In linea di principio, i metodi di ML possono sostituire qualsiasi procedura basata sulla fisica completa. Tuttavia, nel campo del telerilevamento, la ricerca si \u00e8 concentrata principalmente su tre aree di applicazione:<\/p><ul><li>Classificazione delle scene, come la distinzione tra condizioni di cielo sereno e nuvoloso, o la stima di indici relativi all&#8217;omogeneit\u00e0 della scena e alla nuvolosit\u00e0.<\/li><li>Il modello diretto, ovvero la previsione di uno spettro a partire da un dato stato atmosferico (trasferimento radiativo, RT).<\/li><li>Il problema inverso, ovvero il recupero dello stato atmosferico dalle misurazioni (retrieval).<\/li><\/ul><p>La classificazione delle scene \u00e8 importante perch\u00e9 la presenza di nuvole richiede l&#8217;uso di modelli di trasferimento radiativo che tengano conto della diffusione multipla. Gli strumenti moderni sono spesso integrati da sensori ausiliari per l&#8217;analisi del campo visivo, e alcuni strumenti sono progettati specificamente per il rilevamento e la caratterizzazione delle nuvole.<\/p><p>Una sfida importante per gli approcci di ML applicati al problema del RT \u00e8 la maledizione della dimensionalit\u00e0. Uno stato atmosferico pu\u00f2 essere descritto da centinaia di parametri, mentre la radianza spettrale corrispondente pu\u00f2 consistere di migliaia di canali. Nei modelli a fisica completa, le correlazioni tra i canali spettrali sono intrinsecamente rappresentate. Al contrario, i modelli di ML devono apprendere queste correlazioni dal set di dati di addestramento, il che \u00e8 un compito impegnativo.<\/p><p>Per il problema del recupero, la difficolt\u00e0 principale risiede nella natura mal posta dell&#8217;inversione. I metodi di recupero a fisica completa affrontano questo problema attraverso tecniche di regolarizzazione, come la riduzione della dimensionalit\u00e0 utilizzando l&#8217;Analisi delle Componenti Principali (PCA), o vincolando le soluzioni verso un prior climatologico. Gli approcci ML devono incorporare strategie simili, sia apprendendo una regolarizzazione appropriata dal set di dati di addestramento, sia proiettando sia gli stati atmosferici che le radianze in spazi a dimensionalit\u00e0 inferiore (spazi latenti) e apprendendo le relazioni tra queste rappresentazioni (ad esempio, approcci di gemelli latenti).<\/p><p>Sebbene i metodi di ML offrano un&#8217;inferenza molto veloce una volta addestrati, la loro accuratezza di recupero \u00e8 ancora generalmente inferiore a quella raggiunta dagli approcci full-physics. La ricerca in corso mira a migliorarne la precisione, rendendoli potenzialmente una valida alternativa a metodi pi\u00f9 onerosi dal punto di vista computazionale.<\/p><\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a55042b e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"a55042b\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-749e86f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"749e86f\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<h1><strong>WP-1500.5 \u2013\u00a0<\/strong><b> Miglioramento della rappresentazione dei flussi radiativi nei modelli di clima globale<\/b><\/h1><p><b>Finalit\u00e0 scientifica e infrastrutturale:<\/b><\/p><div id=\"meta-origin\" data-coolorigin=\"https%3A%2F%2Flibrecode2.ifac.cnr.it%2Fcool%2Fclipboard%3FWOPISrc%3Dhttps%253A%252F%252Fnextcloud.ifac.cnr.it%252Findex.php%252Fapps%252Frichdocuments%252Fwopi%252Ffiles%252F1643012_octoy6osypud%26ServerId%3Df67f2833%26ViewId%3D4%26Tag%3D1308d5dc1e415aa5\"><p class=\"western\" align=\"justify\">I flussi radiativi rappresentano un elemento fondamentale per la comprensione del sistema climatico terrestre, poich\u00e9 governano l&#8217;equilibrio energetico del pianeta e la risposta diretta al forcing dei gas serra, il principale motore del cambiamento climatico in atto. In questo delicato bilancio tra energia assorbita e riemessa, le nubi giocano un ruolo di primissimo piano: la loro presenza altera il bilancio radiativo netto di circa 20 W\/m\u00b2, un valore imponente se confrontato con l&#8217;attuale sbilancio di circa 0.7 W\/m\u00b2 che sta scaldando il pianeta. Proprio per questo, affinch\u00e9 i modelli climatici possano fornire proiezioni future affidabili, \u00e8 indispensabile che calcolino con precisione questi flussi energetici. Tuttavia, la rappresentazione delle nubi all&#8217;interno dei modelli rimane una delle maggiori fonti di incertezza scientifica, a causa delle scale spaziali e della complessit\u00e0 dei processi microfisici coinvolti.<\/p><p class=\"western\" align=\"justify\">In questo contesto si inserisce l&#8217;attivit\u00e0 del presente modulo, il cui obiettivo primario \u00e8 lo sviluppo dei modelli climatici e l&#8217;analisi dei bias sistematici che affliggono la simulazione dei flussi radiativi e della loro variabilit\u00e0, con particolare attenzione alla rappresentazione delle nubi. Parallelamente, il modulo si occupa della simulazione del clima storico e di scenari futuri, con la produzione di campi atmosferici (ad esempio flussi radiativi, profili di temperatura\/umidit\u00e0, distribuzione nubi) per l&#8217;interfaccia con le osservazioni.<\/p><p class=\"western\" align=\"justify\">Nei primi due anni di attivit\u00e0, il focus principale del modulo \u00e8 stato lo sviluppo della versione climatica del modello GLOBO, modello atmosferico sviluppato a CNR-ISAC per le previsioni meteorologiche e recentemente adattato allo studio del sistema climatico su scale stagionali\/decadali (<a href=\"https:\/\/git.isac.cnr.it\/esm\/globone\">https:\/\/git.isac.cnr.it\/esm\/globone<\/a>). Le applicazioni dedicate all&#8217;interfaccia fra modello e osservazioni si concentrano invece intorno al modello climatico EC-Earth, sviluppato all&#8217;interno di un consorzio europeo di cui CNR-ISAC \u00e8 core partner.<\/p><div id=\"meta-origin\" data-coolorigin=\"https%3A%2F%2Flibrecode2.ifac.cnr.it%2Fcool%2Fclipboard%3FWOPISrc%3Dhttps%253A%252F%252Fnextcloud.ifac.cnr.it%252Findex.php%252Fapps%252Frichdocuments%252Fwopi%252Ffiles%252F1643012_octoy6osypud%26ServerId%3Df67f2833%26ViewId%3D4%26Tag%3D1308d5dc1e415aa5\"><p class=\"western\" align=\"justify\"><b>Inquadramento nella componente EMN<\/b><\/p><p class=\"western\" align=\"justify\">Il modulo \u00e8 parte della componente EMN \u2013 Earth and Mars Research Network e si colloca nell&#8217;ambito delle attivit\u00e0 modellistiche meteo-climatiche. L&#8217;interazione con le altre componenti dell&#8217;infrastruttura ha lo scopo di valorizzare la potenzialit\u00e0 di future osservazioni della Terra (ad esempio FORUM o LETO) nell&#8217;analisi della risposta radiativa del sistema climatico al forcing antropico. Il modulo fornisce un framework con il quale esplorare da un lato l&#8217;opportunit\u00e0 fornita da determinate osservazioni per la comprensione dei deficit dei modelli e dall&#8217;altro, attraverso proiezioni in vari scenari futuri, l&#8217;impatto di future osservazioni sullo studio dei feedback climatici.<\/p><p class=\"western\" align=\"left\"><b>Unit\u00e0 Funzionali<\/b><\/p><p class=\"western\" align=\"left\"><b>1. Cluster HPC<\/b><\/p><p class=\"western\" align=\"left\">Il modulo ha a sua disposizione un cluster di calcolo parallelo per la modellistica climatica, con un server GPU dedicato. Il sistema \u00e8 costituito da 16 nodi di calcolo (64 cpu ciascuno), un sistema di storage (200 Tb) e un nodo GPU (3 GPU A30). Il cluster \u00e8 a disposizione dell&#8217;infrastruttura per lo sviluppo e il test dei modelli, per la produzione e lo storage di simulazioni climatiche e per le attivit\u00e0 legate all&#8217;interfaccia con le osservazioni.<\/p><p class=\"western\" align=\"left\"><b>2. Simulazione del clima storico e di scenari futuri<\/b><\/p><p class=\"western\" align=\"justify\">Il modulo si avvale di due strumenti modellistici principali. GLOBO \u00e8 un modello di circolazione generale dell&#8217;atmosfera sviluppato da oltre 30 anni al CNR-ISAC, ora aggiornato nella sua parametrizzazione radiativa e predisposto all&#8217;accoppiamento con il modello oceanico NEMO &#8211; in collaborazione con CNR-ISMAR &#8211; per simulazioni su scala stagionale e decadale e su scenari climatici. Il modello accoppiato \u00e8 attualmente in fase di sviluppo, ma una versione preliminare \u00e8 disponibile attraverso il repository di istituto: https:\/\/git.isac.cnr.it\/esm\/globone.<\/p><p class=\"western\" align=\"justify\">EC-Earth \u00e8 un modello climatico accoppiato, costituito dal modello openIFS nella sua componente atmosferica (sviluppato presso ECMWF) e dal modello oceanico NEMO. EC-Earth ha partecipato alle ultime due fasi dell&#8217;iniziativa CMIP (Coupled Model Intercomparison Project) e parteciper\u00e0 alla prossima fase (CMIP7) con il modello EC-Earth4.<\/p><\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6ac7dcc elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"6ac7dcc\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"546\" height=\"422\" src=\"https:\/\/gifted-davinci.149-139-32-223.plesk.page\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Screenshot-2026-04-16-113344.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-1587\" alt=\"Una scena di OLR (radiazione termica uscente, W\/m2) simulata da GLOBONE in modalit\u00e0 accoppiata.\" srcset=\"https:\/\/gifted-davinci.149-139-32-223.plesk.page\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Screenshot-2026-04-16-113344.png 546w, https:\/\/gifted-davinci.149-139-32-223.plesk.page\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Screenshot-2026-04-16-113344-300x232.png 300w\" sizes=\"(max-width: 546px) 100vw, 546px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-26844eb elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"26844eb\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div id=\"meta-origin\" data-coolorigin=\"https%3A%2F%2Flibrecode2.ifac.cnr.it%2Fcool%2Fclipboard%3FWOPISrc%3Dhttps%253A%252F%252Fnextcloud.ifac.cnr.it%252Findex.php%252Fapps%252Frichdocuments%252Fwopi%252Ffiles%252F1643012_octoy6osypud%26ServerId%3Df67f2833%26ViewId%3D4%26Tag%3D1308d5dc1e415aa5\"><div id=\"meta-origin\" data-coolorigin=\"https%3A%2F%2Flibrecode2.ifac.cnr.it%2Fcool%2Fclipboard%3FWOPISrc%3Dhttps%253A%252F%252Fnextcloud.ifac.cnr.it%252Findex.php%252Fapps%252Frichdocuments%252Fwopi%252Ffiles%252F1643012_octoy6osypud%26ServerId%3Df67f2833%26ViewId%3D4%26Tag%3D1308d5dc1e415aa5\"><p class=\"western\" align=\"justify\"><b>Contributo del modulo all\u2019infrastruttura EMN<\/b><\/p><p class=\"western\" align=\"justify\">Il modulo si inserisce nella componente EMN nell\u2019ambito delle attivit\u00e0 modellistiche meteo-climatiche, fungendo da ponte tra la simulazione numerica del clima e le future missioni di osservazione della Terra, come FORUM o LETO. L\u2019interazione con le altre realt\u00e0 dell\u2019infrastruttura \u00e8 finalizzata a valorizzare le nuove capacit\u00e0 osservative nell\u2019analisi della risposta radiativa del sistema al forcing antropico. In tal senso, il modulo fornisce un framework operativo in grado di operare su due fronti complementari: da un lato, permette di esplorare come specifiche osservazioni possano aiutare a diagnosticare e colmare i deficit attuali dei modelli climatici; dall\u2019altro, attraverso la simulazione di diversi scenari emissivi, consente di valutare l\u2019impatto concreto che tali osservazioni avranno sulla comprensione dei feedback climatici.<\/p><\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d26edc6 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"d26edc6\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"423\" src=\"https:\/\/gifted-davinci.149-139-32-223.plesk.page\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Screenshot-2026-04-16-113213-1024x541.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-1586\" alt=\"accoppiamento fra GLOBO e NEMO attraverso il coupler OASIS.\" srcset=\"https:\/\/gifted-davinci.149-139-32-223.plesk.page\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Screenshot-2026-04-16-113213-1024x541.png 1024w, https:\/\/gifted-davinci.149-139-32-223.plesk.page\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Screenshot-2026-04-16-113213-300x158.png 300w, https:\/\/gifted-davinci.149-139-32-223.plesk.page\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Screenshot-2026-04-16-113213-768x405.png 768w, https:\/\/gifted-davinci.149-139-32-223.plesk.page\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Screenshot-2026-04-16-113213.png 1167w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bf96cc8 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"bf96cc8\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2961074 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2961074\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Schede Tecniche Prodotti<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-41e51f6 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"41e51f6\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<h6><a href=\"\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/EMM_1500_1_Ridolfi_prodotti_ita.pdf\">\u2b07 WP-1500.1 &#8211;\u00a0Piattaforma di calcolo ad alte prestazioni (HPC) e software per applicazioni in campo atmosferico<\/a><\/h6><h6><a href=\"\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/EMM_1500_02_Sgheri_Ita.pdf\">\u2b07 WP-1500.2 &#8211; Selection and Optimization of Fast Radiative Transfer model<\/a><\/h6><h6><a href=\"\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/EMM_1500_5_Fabiano_scheda_Cluster.pdf\">\u2b07 WP-1500.5 &#8211; Cluster di calcolo parallelo per la modellistica climatica<\/a><\/h6>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>WP-1500.1 e WP-1500.2 L&#8217;obiettivo principale dei due compiti era quello di consentire all&#8217;infrastruttura EMM di condurre studi di impatto ed eseguire simulazioni end-to-end di missioni spaziali esistenti e future dedicate al telerilevamento dell&#8217;atmosfera terrestre. 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