Il Consorzio Lamma dispone di un archivio di dati meteorologici stimati, estratti dal modello prognostico operativo, a partire dal 2014. Tale archivio deriva dal modello Weather Research and Forecasting (WRF-ARW), inizializzato con i dati delle analisi ECMWF ed è costituito da un data-set che copre l’intero territorio toscano con una risoluzione spaziale pari a 3 km. A partire dall’anno 2018 il data-set alla risoluzione di 3 Km copre l’intero territorio nazionale. Attualmente, è possibile fornire dati di superficie e dati profilometrici, come riportato in tabella Tipo di dati Risoluzione 2014-2017 Risoluzione dal 2018 Livelli Variabili superficiali 3 km (Toscana) 3 km (Italia) 2 m o 10 m velocità del vento a 10 m slm direzione del vento a 10 m slm temperatura a 2 m pressione a 2 m umidità relativa a 2 m profilometrici 3 km (Toscana) 3 km (Italia) 20 m, 40 m, 60 m, 80 m, 100 m, 130 m, 180 m, 260 m, 400 m, 600 m, 930 m, 1350 m, 1880 m, 3150 m, 4500 m velocità del vento direzione del vento temperatura pressione umidità relativa Applicazioni dell'archivio meteo L’archivio Meteo può costituire un supporto per: inizializzare modelli di dispersione degli inquinanti; inizializzare modelli meteorologici diagnostici; integrare la rete meteorologica di monitoraggio; effettuare studi climatologici; realizzare studi di fattibilità e producibilità di impianti eolici. Il Consorzio fornisce i dati dell’archivio ai soggetti privati che ne facciano richiesta (limitatamente alla quota del 20% del bilancio, come previsto dalla L.R. 39/2019). Per informazioni ed eventuali richieste si può contattare: amministrazione@lamma.toscana.it Report tecnici Variazione dell’altezza dello strato di rimescolamento in relazione ai processi di dispersione di particolato atmosferico Episodi acuti di PM10 in Toscana: valutazioni tecniche e soluzioni operative per l'applicazione della D.G.R. 814/2016” WIND-GIS - Progetto per la realizzazione di un servizio web per la valutazione del potenziale eolico della regione Toscana Pubblicazioni A Model Chain Application to Estimate Mixing Layer Height Related to PM10 Dispersion Processes - The Scientific World Journal (2015) - F. Guarnieri, F. Calastrini, C. Busillo, G. Messeri, and B. Gozzini.