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GOFFREDO LA LOGGIA

Analisi di storm tracking nell’area urbana di Palermo attraverso dati di pioggia ad alta risoluzione

  • Autori: LO CONTI, F.; Pumo, D.; Arnone, E.; Noto, L.; LA LOGGIA, G.
  • Anno di pubblicazione: 2010
  • Tipologia: Proceedings (TIPOLOGIA NON ATTIVA)
  • Parole Chiave: storm tracking; cross-correlazione
  • OA Link: http://hdl.handle.net/10447/58760

Abstract

La conoscenza della distribuzione spaziale e temporale delle piogge di breve durata, nonché la loro cinematica, sono alcuni tra i fattori più importanti che stanno alla base dell’approssimazione dei modelli di trasformazione afflussi-deflussi nei bacini urbani. L'incertezza dovuta alla variabilità spaziale della pioggia può influenzare, ad esempio, le performance dei modelli di drenaggio urbano. Un'adeguata conoscenza della variabilità spaziale e temporale delle precipitazioni può essere considerata un passo fondamentale per un'esatta interpretazione dei processi idrologici di base che avvengono nei sistemi di drenaggio urbano durante gli eventi di pioggia intensi. L'analisi di tali informazioni può essere condotta disponendo di una rete di pluviografi ad alta risoluzione distribuiti all'interno ed intorno l'area di studio con la quale osservare la dinamica degli eventi di pioggia. I metodi tipici con cui si effettua l'analisi di storm tracking, consistono nell'identificazione, per ogni strumento, di alcuni elementi significativi all'interno dello ietogramma come l'istante iniziale dell’evento meteorico o l'istante di picco e in analisi di cross-correlazione tra i dati dei diversi strumenti sulla base della loro distribuzione nello spazio. Nel presente studio viene descritta l'analisi condotta sulla base dei dati di precipitazione ad alta risoluzione raccolti nell'area urbana di Palermo da una rete di monitoraggio, costituita da 10 pluviografi posta in opera nel gennaio del 2006 e tuttora in funzione. L’analisi di storm tracking viene effettuata con il metodo della correlazione per una serie di eventi significativi, approfondendo al contempo l’analisi dell’influenza del passo temporale di aggregazione dei dati di pioggia e del numero di strumenti disponibili