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AISAM Spritz – ARCHaMo: A Statistical Framework to Forecast Convective Hazards from Medium-Range to Climate Timescales

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Prossimo Seminario AISAM Spritz: ARCHaMo: A Statistical Framework to Forecast Convective Hazards from Medium-Range to Climate Timescales

Siamo lieti di annunciare il prossimo appuntamento del ciclo di seminari AISAM Spritz, dedicati ai professionisti della meteorologia, che, come (quasi) sempre, sì terrà il secondo martedì del mese, il 10 di marzo. Francesco Battaglioli, dell’European Severe Storm Laboratory, presenterà i modelli Additive Regression Convective Hazard Models (AR-CHaMo), sviluppati per prevedere il verificarsi di pericoli associati a forti temporali (SCS), come fulmini, grandine di grosse dimensioni, tornado e venti molto forti.

Dettagli dell’Evento

  • Data: 10 marzo 2026
  • Relatore: Francesco Battaglioli
  • Orario: 16:00 CET
  • Modalità: online

Titolo: AR-CHaMo: A Statistical Framework to Forecast Convective Hazards from Medium-Range to Climate Timescales

The European Severe Storms Laboratory (ESSL) has developed Additive Regression Convective Hazard Models (AR-CHaMo) to predict the occurrence of Severe Convective Storms (SCS) hazards such as lightning, (very) large hail, tornadoes > (E)F1 and convective wind gusts > 25 m/s. These models are trained with lightning observations, severe weather reports and convective parameters from the ERA5 reanalysis across Europe, the United States and Australia. AR-CHaMo yields a probability of occurrence of the different convective hazards as a function of a number of environmental parameters (predictors) such as instability and vertical wind shear. The models can be used to construct the long-term climatology (1950-2025) and analyse the long-term trends in the occurrence of all convective hazards on a global scale. Aside from the climatological application, the models can be used for medium-range weather forecasting, outperforming commonly used composite indices. In a collaboration with ECMWF, ESSL aims to output the first probabilistic SCS forecast product on a global scale. The AR-CHaMo models represent a comprehensive framework to estimate the frequency, the climate trends and improve the forecasting of convective hazards on a global scale. The presentation will report on the current state of development of AR-CHaMo and the future steps.

Iscrizione e Partecipazione

Per partecipare ai seminari basta iscriversi al ciclo AISAM Spritz entro il giorno precedente il seminario,  le credenziali di accesso verranno inviate alla lista degli iscritti la mattina di ciascun evento: form iscrizione.

AISAM Spritz è un’iniziativa dedicata ai soci AISAM 2025/2026, ai dipendenti dei soci collettivi AISAM, e a tutti coloro che collaborano ad AISAM Spritz (relatori dei seminari, comitato scientifico e organizzativo, e loro colleghi/dipendenti).