The aim of CCMMMA - Centro Campano per il Monitoraggio e la Modellistica Marina e Atmosferica - University of Naples “Parthenope” is to offer a point of reference for weather and climate risk assessment to improve the management of natural and anthropic resources. We are aware that providing an efficient weather service could be a delicate task to play and, for this reason, since the beginning we used an “OpenData” approach. Currently, our results and data are shared using standard and open protocols. The CCMMMA promotes the development of Smart Communities around these environmental issues using the SEBETO project: a virtual environment provides the possibility to share all the needed technologies to access and manage our data. Users can develop desktop, web and mobile applications using our data to improve the dissemination of knowledge (http://web.uniparthenope.it). These policies will bring us to redefine the relationships between University, government agencies, companies and citizen to create a SmartUniversity to make a SmartCity. We promote and release many applications developed by users, students and fans such us the CCMMMMA apps for Android and iOS (iPhone/iPad) mobile platforms or a web applications.

1. Dipartimento di Scienze e Tecnologie
Università degli Studi di Napoli “Parthenope”
Smart University per le previsioni meteo-marine.
Applicazioni “OpenData” per la diffusione di
contenuti e previsioni meteo--oceanografiche
CCMMMA Team…
Y. Cotroneo & G.Agrillo
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2. Il Centro nasce dall’esperienza nel campo della modellistica, delle misurazioni e delle
simulazioni computazionali in ambito marino e atmosferico maturata già dagli anni ‘50
all’interno dell’Università di Napoli “Parthenope”.
Attualmente è finanziato dall’Ateneo e gestisce una rete di monitoraggio meteo-marino
realizzata sia con strumentazione convenzionale, sia con tecniche di telerilevamento ed
‘unmanned’.
Offre agli utenti un servizio di:
• Monitoraggio e previsione delle condizioni meteorologiche
• Monitoraggio, previsione e simulazione della circolazione marina
• Monitoraggio e previsione della qualità dell'aria
Utenza eterogenea che va dal singolo cittadino ai Corpi dello Stato per il controllo del
territorio e del mare, passando per aziende, Enti locali, gruppi di ricerca, associazioni
sportive.
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3. Area di interesse:
Territorio della Regione Campania
e dei mari antistanti
Inseriti concettualmente e
computazionalmente nei contesti
europeo ed italiano.
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4. Licola
6 AWS
2 Tide gages
1 Wave buoy
1 mooring
1 meteo-oceanographic buoy
1 Radar HF
1 Weather Radar
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5. Monitoraggio - AWS
year 2005
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6. Monitoraggio – Boa meteo-oceanografica
Venti prevalenti
25 Giu - 28 Nov 2002
40.845
40.84
40.835
40.83
Boa
40.825
40.82
40.815
40.81
40.805
40.8
40.795
40.79
40.785
14.21
14.22
14.23
14.24
In collaborazione con
14.25
14.26
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7. Monitoraggio – Sea Level
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8. Monitoraggio – Boa ondametrica
Figura 1: Ondametro Datawell Waverider del tipo in dotazione
al Dipartimento di Scienze per l’Ambiente
In collaborazione con il CUGRI – Univ. Salerno
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9. Monitoraggio – Weather Radar
Il radar WR-10X,
operante in
banda X alla
frequenza di 9.4
GHz, è stato
installato presso
Castel Sant’Elmo
(230 m slm) alla
fine del 2011;
offre la possibilità
di monitorare in
tempo reale le
precipitazioni
atmosferiche che
interessano
l’area urbana di
Napoli.
Il radar opera in
maniera continua ed
effettua scansioni ad
intervalli di 5 minuti,
con range di 36 km e
72 km. Il WR-10X
scansiona
l’atmosfera a 360° e
con diversi angoli di
elevazione
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10. Monitoraggio – Weather Radar
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11. Monitoraggio – Weather Radar
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12. Monitoraggio – Weather Radar
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13. Monitoraggio – Weather Radar
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14. Monitoraggio – Weather Radar
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15. Monitoraggio – Weather Radar
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16. Monitoraggio – Weather Radar
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17. Monitoraggio – Weather Radar
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18. Monitoraggio – Weather Radar
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19. Monitoraggio – HF Radar
Esempio di copertura del sistema radar
AMRA-CoNISMa-Uniparthenope
(al 4 novembre 2013)
Risoluzione spaziale: 1 km
Risoluzione temporale: 1 hr
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20. Monitoraggio – HF Radar
Diffusione Inquinanti
I campi di velocità
superficiale
rilevati dal radar
HF vengono
inoltre usati come
campi avvettivi
per simulazioni di
dispersione di
inquinanti.
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21. I dati relativi a queste attività convergono nel portale del Centro meteo in pagine dedicate
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22. h t t p : / / m e t e o . u n i p a r t h e n o p e . i t

23. Simulazione e previsione
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24. Simulazione e previsione
Weather Forecast
Rapporti di nesting
2 versioni
1:3 & 1:5
Scale da 27 Km a 1 Km
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25. Simulazione e previsione
3 km
1 km
CALMET
1 km
250 m
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26. Simulazione e previsione

27. Simulazione e previsione

28. Simulazione e previsione
XXXX
XXXX
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29. Simulazione e previsione
SO2 [ppb]
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30. Simulazione e previsione
Dispersione di inquinanti da incendi
Incendio ecoballe di Acerra (Agosto 2012)
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31. Simulazione e previsione
Wave Watch III
Wind Driven Sea Waves
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32. Simulazione e previsione
Modellistica della circolazione marina
Hindcast POM
Due modelli implementati:
POM in modalità hindcast e non operativa
ROMS in modalità forecast e operativa
Il Princeton Ocean Model è stato
implementato con alta risoluzione in un
dominio che include il Golfo di Napoli e i
vicini golfi di Gaeta e Salerno
(De Ruggiero et al., 2013).
Risoluzione spaziale orizzontale di 1/144°
40 livelli-sigma nella verticale
Forzato dai venti WRF ad alta risoluzione
prodotti dal CCMMMA
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33. Simulazione e previsione
Modellistica della circolazione marina
Hindcast
POM
Forecast
ROMS
80m
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34. Progetti, collaborazioni e convenzioni:
– Consiglio Nazionale delle
Ricerche
Attività svolte:
“TEMASAV: TEcnologie e
– ACWS 2012
Monitoraggio Ambientale per la
– Trofeo Tre Mari (Optimist) 2013
Sostenibilità della Aree Vaste”
– Trofeo Grande Vela e Velalonga 2013
– Regione Campania
Settore Veterinario
– ACWS 2013
“Sistema Web per la
– Campionato Primaverile di Altura 2013
molluschicoltura”
– Campionato Mondiale Minialtura 2013
“Incendi/Emissioni”
– Comune di Napoli
Servizio Risorsa Mare
“Ingressione marina da eventi
estremi”
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35. Ottobre 2013 Esercitazione SQUALO 2013
Ministero delle Infrastrutture e dei trasporti
Direzione Marittima di Napoli
4° centro secondario di soccorso marittimo
M.R.S.C Napoli
In questa esercitazione sono stati
rilasciati 64 dummies
successivamente recuperati da 8 unità
navali e 8 aeree della Guardia
Costiera, Carabinieri, Polizia, Vigili del
Fuoco…
Il Centro ha coadiuvato il Comando Generale
delle Capitanerie di Porto di Napoli che ha
simulato le operazioni di emergenza da
attivare nel caso di ammaraggio di un aereo
nel Golfo di Napoli.

36. Risultati PRELIMINARI!
Ministero delle Infrastrutture e dei trasporti
Posizione di rilascio dei dummies e
traiettoria percorsa
Direzione Marittima di Napoli
4° centro secondario di soccorso marittimo
M.R.S.C Napoli
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37. h t t p : / / m e t e o . u n i p a r t h e n o p e . i t

38. Meteo
Open(Big)Data
h2p://meteo.uniparthenope.it/data
• Open
Government:
ges;one
trasparente
delle
risorse
e
partecipazione
colle?va;
• Open
Data:
da;
accessibili
a
tu+!!
• Approccio
globalmente
diffuso
2007
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39. Meteo
Open(Big)Data
h2p://meteo.uniparthenope.it/data
• Open
Government:
2011
ges;one
trasparente
delle
risorse
e
partecipazione
colle?va;
• Open
Data:
da;
accessibili
a
tu+!!
• Approccio
globalmente
diffuso
2007
h"p://en.wikipedia.org/wiki/Open_data
h t t p : / / m e t e o . u n i p a r t h e n o p e . i t

40. Meteo
Open(Big)Data
h2p://meteo.uniparthenope.it/data
• Open
Government:
2011
ges;one
trasparente
delle
risorse
e
partecipazione
colle?va;
• Open
Data:
da;
accessibili
a
tu+!!
• Approccio
globalmente
diffuso
2007
h t t p : / / m e t e o . u n i p a r t h e n o p e . i t

41. Meteo
Open(Big)Data
h2p://meteo.uniparthenope.it/data
• Area
web
dedicata
all’
Open
Data
• Soluzioni
soLware
specifiche:
– GDS:
GrADS
Data
Server
– OPeNDAP/Hyrax
– HTTP
(semplice
ma
sempre
efficace…)
h t t p : / / m e t e o . u n i p a r t h e n o p e . i t

42. Meteo
Open(Big)Data
h2p://meteo.uniparthenope.it/data
Il
so>ware
h t t p : / / m e t e o . u n i p a r t h e n o p e . i t

43. Meteo
Open(Big)Data
h2p://meteo.uniparthenope.it/datacenter
Il
so>ware
L’hardware:
Cluster
HPC-­‐GPU
BlackJeans
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44. Server
OPeNDAP/Hyrax
Meteo
Open(Big)Data
h2p://meteo.uniparthenope.it/opendap
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45. GrADS
Data
Server
(GDS)
Meteo
Open(Big)Data
h2p://meteo.uniparthenope.it/dods
h t t p : / / m e t e o . u n i p a r t h e n o p e . i t

46. Meteo
Open(Big)Data
h2p://meteo.uniparthenope.it/data
• Abbiamo
i
da;:
e
adesso??
h t t p : / / m e t e o . u n i p a r t h e n o p e . i t

47. Meteo
Open(Big)Data
h2p://meteo.uniparthenope.it/data
• Abbiamo
i
da;:
e
adesso??
• Un
a?mo…alcune
domande:
– Come
usarli?
– Chi
li
u;lizza?
– Perché
usarli?
• Dove
s;amo
andando?
• Forse
manca
qualcosa…
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48. h t t p : / / m e t e o . u n i p a r t h e n o p e . i t

49. Meteo
Open(Big)Data
h2p://meteo.uniparthenope.it/data
h t t p : / / m e t e o . u n i p a r t h e n o p e . i t

50. Meteo
Open(Big)Data
h2p://meteo.uniparthenope.it/data
h t t p : / / m e t e o . u n i p a r t h e n o p e . i t

51. Meteo
Open(Big)Data
h2p://meteo.uniparthenope.it/data
…
a
Smart
City
h t t p : / / m e t e o . u n i p a r t h e n o p e . i t

52. Smart
University
h2p://meteo.uniparthenope.it/data
Meteo
Open
BigData
Perché
usarli?
Come
usarli?
Chi
li
u;lizza?
h t t p : / / m e t e o . u n i p a r t h e n o p e . i t

53. Smart
University
h2p://meteo.uniparthenope.it/data
Meteo
Open
BigData
Come
usarli?
ProgeAo
UP-­‐API
Store
Perché
usarli?
Chi
li
u;lizza?
h t t p : / / m e t e o . u n i p a r t h e n o p e . i t

54. UP-­‐API
Store
h2p://api.uniparthenope.it
h t t p : / / m e t e o . u n i p a r t h e n o p e . i t

55. UP-­‐API
Store
h2p://api.uniparthenope.it
UPAPI
SDK
command
line
tools
h2p://web.uniparthenope.it/upapi/
h2p://bitbucket.org/montella/upapi/
h t t p : / / m e t e o . u n i p a r t h e n o p e . i t

56. Smart
University
h2p://meteo.uniparthenope.it/data
Meteo
Open
BigData
Come
usarli?
ProgeAo
UP-­‐API
Store
Perché
usarli?
ProgeAo
SEBETO
Chi
li
u;lizza?
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57. Proge2o
SEBETO
h2p://students.uniparthenope.it
Centro
di
Calcolo
Ele2ronico
Servizi
Informa;ci
Studen;
e
Dida?ca
h t t p : / / m e t e o . u n i p a r t h e n o p e . i t

58. Meteo
Open(Big)Data
h2p://meteo.uniparthenope.it/data
…
a
Smart
City
h t t p : / / m e t e o . u n i p a r t h e n o p e . i t

59. Smart
University
h2p://meteo.uniparthenope.it/data
“Create
a
Smart
University
to
make
a
Smart
City”
Meteo
Open
BigData
Come
usarli?
ProgeAo
UP-­‐API
Store
Perché
usarli?
ProgeAo
SEBETO
Chi
li
u;lizza?
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60. Smart
University
h2p://meteo.uniparthenope.it/data
• Proge2o
CCMMMA
– Produce
BigData
h2p://meteo.uniparthenope.it
• UP-­‐API
Store
(UniParthenope
API):
– Sviluppo
di
API
per
rendere
accessibili
i
da;
h2p://api.uniparthenope.it
• Proge2o
SEBETO:
– Community
studentesca
per
la
condivisione
delle
conoscenze.
h2p://students.uniparthenope.it
h t t p : / / m e t e o . u n i p a r t h e n o p e . i t

61. RisultaP:
mobile
app
h2ps://play.google.com/store
Ma
considerato
che
siamo
affama;…
h t t p : / / m e t e o . u n i p a r t h e n o p e . i t

62. RisultaP:
mobile
app
h2p://store.apple.com
h t t p : / / m e t e o . u n i p a r t h e n o p e . i t

63. RisultaP:
web
widget
h"p://meteo.uniparthenope.it/apps/web/widget/tables
h t t p : / / m e t e o . u n i p a r t h e n o p e . i t

64. “Create
a
Smart
University
to
make
a
Smart
City”
h t t p : / / m e t e o . u n i p a r t h e n o p e . i t