Materiali FACOLTÀDI INGEGNERIA Dipartimento di Ingegneria

FACOLTÀDI INGEGNERIA

Dipartimento di Ingegneria Civile, Ambientale e dei Materiali

Bologna, 20 Ottobre

2010

STIMA DELLA DISPONIBILITA' DI RISORSE IDRICHE

IN BACINI IDROGRAFICI NON STRUMENTATI

Dott.Ing.Simone Castiglioni

•In

qu

ad

ram

en

to d

el p

rob

lem

a d

ella

stim

a d

ella

dis

po

nib

ilità

di ri

so

rse

id

rich

e;

•S

tim

a d

elle

gra

nd

ezze

ca

ratte

ristich

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eflu

ssi

flu

via

li in

ba

cin

i id

rog

rafici n

on

str

um

en

tati c

on

pa

rtic

ola

re r

ife

rim

en

to a

lle p

ort

ate

di m

ag

ra.

Struttura presentazione


“Stima della disponibilitàdi risorse idriche in bacini idrografici non strumentati”

DIC

AM

, B

olo

gna, 20 O

ttobre

2010 (

sim

one.c

astiglio

ni@

mail.

ing.u

nib

o.it)

Bilancio Idrico

Bilancio Idrico

I pro

vvedim

enti id

rici

legis

lativi

che dis

cip

linano

la

pia

nific

azio

ne e gestione d

elle

acque

in

Italia

in

div

idu

ano

nella

ste

sura

del bilancio idrico

un

ele

mento

fondam

enta

le p

er

l’utiliz

zazio

ne r

azio

nale

delle

ris

ors

e i

dri

che n

el

rispett

o d

ei

vin

coli

am

bie

nta

li.

“La tutela quantitativa della risorsa concorre al raggiungimento degli obiettivi di qualità

attraverso una pianificazione delle utilizzazioni delle acque volta ad evitare

ripercussioni sulla qualitàdelle stesse e a consentire un consumo idrico sostenibile

.”

(D.Lgs. 3 aprile 2006, n. 152 . Norme in materia ambientale).

Equilibrio del bilancio idrico

(deve e

ssere

assic

ura

to d

alle

mis

ure

adott

ate

nei pia

ni di tu

tela

com

e

definito d

alle

Auto

rità

di B

acin

o)

Dis

po

nib

ilità

idri

ca

Fabbis

ogno idri

co

Ris

pett

o d

el D

.M.V

Capacità

di ra

vvenam

ento

della

fald

a


DIC

AM

, B

olo

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one.c

astiglio

ni@

mail.

ing.u

nib

o.it)

Disponibilit

Disponibilitààidrica

idrica

Risorse Idriche

Sotterranee

Superficiali

Corsi d’acqua -Laghi

Falde Freatiche -Falde Artesiane


DIC

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Disponibilit

Disponibilitààidrica

idrica

296 M

ldd

i m

3(p

recip

itazio

ni)

40 M

lddi m

3

(a

cque s

uperf

icia

li re

gola

men

tate

)

12 M

lddi m

3(a

cque s

ott

err

anee)

52 Mlddi m3risorse rinnovabili

utilizzabili

(980 m3/abanno)

Fonte: Ministero dell’Ambiente –

Relazione sullo stato dell’ambiente 2001

7852

Italia

96

10

Sud -

Isole

52

8C

entr

o

78

34

Nord

Prelievi rispetto alle

disponibilità%

Disponibilità

Mlddi m

3

Area

geografica


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Fabbisogni

Fabbisogni

Civ

ile

140

Irriguo

355

Industr

iale

141

Energ

etico

79

Tota

le715

Prelievi di acque dolci pro capite medi italiani per settore [m

3 /ab

anno]

Fonte: Ministero dell’Ambiente –Relazione sullo stato dell’ambiente 2001


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o.it)

Rispetto del Deflusso Minimo Vitale (

Rispetto del Deflusso Minimo Vitale ( D.M.V

D.M.V.).)

“Quantità

minim

a di acqua che deve essere assicurata per la sopravvivenzadelle

biocenosi acquatiche, la salvaguardia del corpo idrico e in generale per gli usi plurimi a

cui il fiume è

destinato (balneazione, navigazione e scopi ricreativi ed estetici)”

Concett

o intr

odo

tto c

on la L

.183/8

9,

e c

on il D

.Lg

s.

275/9

3 è

sta

to intr

odott

o l’o

bblig

o d

el

rila

scio

, conte

stu

alm

ente

ai nuovi pro

vvedim

enti d

i concessio

ne a

derivare

. T

utt

avia

nel P

TA

della

Regio

ne E

mili

a R

om

agna:”Entro il 31 dicembre 2008 tutte le derivazioni esistenti

dovranno essere adeguate in modo da garantire, a valle delle captazioni, la componente

idrologicadel DMV”

(Fon

te P

TA

Regio

ne E

mili

a R

om

agna,

Dic

em

bre

2005);

Fiume Ticino: la diga del Pam

perdutoa

Somma Lombardo.

Il protocollo d’intesa fra

le regioni

Lombardia e Piemonte, in attesa di

attuazione, ha fissato 10% della portata

media storica del fiume

in questo

tratto.


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o.it)

Capacit

Capacitààdi di ravvenam

ento

ravvenam

entodella falda

della falda

Capacità

di ricarica d

ella

fald

a c

he

dip

ende d

alle

cara

tteristiche g

eolo

gic

he

dell’

acq

uifero

, dal re

gim

e p

luvio

metr

ico,

dall’

infiltra

zio

ne in s

uba

lveo

delle

acque

di scorr

ime

nto

superf

icia

le d

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ors

o

d’a

cq

ua.

Il p

rocesso p

uò

avvenire

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ific

ialm

ente

l’a

dd

ove

è

necessari

o u

n a

um

ento

localiz

zato

de

l liv

ello

della

fald

a.


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o.it)

Altri fattori che influenzano il bilancio idrico

Altri fattori che influenzano il bilancio idrico

pre

lievi ab

usiv

i(a

d e

s.

pre

lievi dai pozzi o d

a f

ium

e n

on a

uto

rizzati,

alla

ccia

menti

ille

gali)

di difficile

ind

ivid

uazio

ne e

qua

ntifica

zio

ne;

perd

ite d

elle

re

ti a

cqued

ott

istiche

(media

Ita

lia 3

8-4

5%

, m

ed

ia E

mili

a R

om

agna

20%

; fo

nteCONVIRI 2005);

perd

ite d

elle

re

ti d

i bonific

a;

; Equili

bri

o d

el b

ilancio

idrico

(deve e

ssere

assic

ura

to d

alle

mis

ure

adott

ate

nei pia

ni di tu

tela

com

e

definito d

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Auto

rità

di B

acin

o)

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po

nib

ilità

idri

ca

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co

Ris

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.M.V

.

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di ra

vvenam

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della

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a

Per

il rispett

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el bila

ncio

idrico o

ccorr

e t

ener

conto

di m

olte

plic

i fa

ttori m

a p

rim

a d

i

tutt

o d

ellanaturale disponibilitàdella risorsa!


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o.it)

Reti di monitoraggio

Reti di monitoraggio

Serv

izio

Idro

gra

fico N

azio

na

le (

1917-1

99

8)

Enti r

egio

nali

(agenzie

Arp

a,

serv

izi te

cnic

i re

gio

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…)

Pre

cip

itazio

ne

Tem

pera

tura

Port

ata

Fonte: ARPA Emilia Romagna

D.L

gs. 31 m

arz

o 1

998 n

. 112

La

conoscenza

dei

dati

idro

metr

ici

consente

di

eff

ett

uare

una s

tim

a d

ella

dis

po

nib

ilità

de

lle r

isors

e i

driche n

elle

sezio

ni str

um

enta

te.


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Gene

ralm

ente

le

re

ti di

monitora

ggio

delle

pre

cip

itazio

ni e d

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pera

ture

sono

molto

più

diffu

se

nel

terr

itorio

rispett

o

alle

sta

zio

ni

idro

metr

iche,

perc

iò

i dati

di

pre

cip

itazio

ne

e

tem

pe

ratu

ra

a

scala

di

bacin

o

sono

com

unem

ente

stim

ati

e

noti.

Al

contr

ario nelle

applic

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ni

pra

tiche,

i

dati d

i port

ata

so

no

spesso incom

ple

ti

o a

ssenti.

Problema dei dati idrometrici

Problema dei dati idrometrici

Pre

cip

itazio

ne

Te

mp

era

tura

Po

rta

ta

Esempio delle regioni

Marche ed Abruzzo


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o.it)

Regionalizzazione

Regionalizzazionedell

dell ’’informazione

informazione

idrometrica

idrometrica

•S

tim

a d

elle

gra

nd

ezze

cara

tte

ristiche

de

i d

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ssi flu

via

li (a

d e

s.

me

dia

, vari

anza

, in

dic

i cara

tte

ristici d

i p

ien

a o

di m

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,...);

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tim

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dir

etta

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lle c

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e d

i d

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tad

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port

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;

•M

od

ella

zio

ne a

fflu

ssi –

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ssip

er

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tim

a d

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ris

ors

e idri

ch

e

su

pe

rfic

iali

in b

acin

i id

rogra

fici n

on

str

um

en

tati.

Tecnic

he com

unem

ente

utiliz

zate

per

la stim

a della

gra

ndezza id

rom

etr

iche di

inte

resse in b

acin

i id

rogra

fici non s

trum

enta

ti:


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•In

qu

ad

ram

en

to d

el p

rob

lem

a d

ella

stim

a d

ella

dis

po

nib

ilità

di ri

so

rse

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rich

e;

•S

tim

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gra

nd

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tati c

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ola

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ife

rim

en

to a

lle p

ort

ate

di m

ag

ra.




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nib

o.it)

Introduzione

Introduzione

La

dis

ponib

ilità

delle

risors

e

idriche

risulta

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menta

le

ne

lla

gestione e

regola

zio

ne d

egli

appro

vvig

ionam

enti i

dri

ci

necessari

per

i princip

ali

sett

ori c

he c

ostitu

iscono la n

ostr

a s

ocie

tà(c

ivile

, agricolo

,

industr

iale

ed e

nerg

etico).

Per

un

uso

so

ste

nib

ile

della

ri

sors

a,

ènecessario

che

il suo

sfr

utt

am

en

to s

ia e

ffic

iente

nel rispett

o d

ello

sta

to e

colo

gic

o d

el cors

o

d’a

cqua in o

gni periodo d

ell’

anno,

sopra

ttu

tto

in p

eri

odi di m

agra

.

Diga di Ridracoli

2007 minimo storico

In t

alu

ni casi l’a

ssenza

o l’in

adeguate

zza d

i dati

idro

metr

ici a s

upport

o

dell’

analis

i può r

endere

necessario il ricors

o a

meto

di in

dirett

i di stim

a.


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sim

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mail.

ing.u

nib

o.it)

PSBI: introduzione

PSBI: introduzione

(xi;yi)

= c

oord

. g

eo

morf

oclim

atich

eSPAZIO DEI DESCRITTORI

IDROLOGICI “Stima della disponibilitàdi risorse idriche in bacini idrografici non strumentati”

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nib

o.it)

K. Chokm

ani, T.B.M.J. Ouarda(2004) “Physiographical space-based kriging for regional flood frequency

estimation at ungauged sites”, WRR.

S. Castiglioni, A., Castellarin, A., Montanari (2008) “Stima delle portate di magra in siti non strumentati

mediantetecnichediinterpolazionespaziale”,IDRA08-31°ConvegnodiIdraulicaeCostruzioni Idrauliche.

Applic

azio

ne d

i te

cnic

he d

i

inte

rpo

lazio

ne s

pazia

le p

er

la s

tim

a

delle

port

ate

di pie

na c

on d

iffe

rente

tem

po d

i rito

rno (Chokmani&

Ouarda,

200

4)

e d

egli

ind

ici di

magra

(Castiglioni etal.,

2008

).

PSBI: introduzione

PSBI: introduzione

∑ =

=n i

iix

Zx

Z1

0

^

)(

)(

λ

L’in

terp

ola

zio

ne s

ullo

sp

azio

dei

descritt

ori

così

costitu

ito p

uò e

ssere

eff

ett

uata

media

nte

te

cnic

he

di

inte

rpola

zio

ne

spazia

li,

sia

d

ete

rmin

istiche

ch

e

geosta

tistich

e:

Poligonazionedi Thiessen

Tecniche geostatistiche

λiin f

unzio

ne d

el vari

ogra

mm

a s

perim

enta

le:

Distanza Inversa

∑ =

=n j

p j

p ii

d

d

1

1

1

λ

∈=

altrimenti

Vx

sei

i01

0λ

∑ =

+−

=)

( 1

2)]

()

([

)(1

)(

2h

N i

ii

hx

Zx

Zh

Nh

γ


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, B

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mail.

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o.it)

Tecniche Geostatistiche

Tecniche Geostatistiche

: Anche in questo caso, l’interpolazione della variabile nella posizione generica del

dominio in esame si ottiene combinando linearmente le osservazioni del campione

statistico a disposizione, mediante una opportuna n-pladi pesi, in accordo alla:

La stima dei coefficienti λ

iviene effettuata sulla base del variogramma sperimentale,

una grandezza descrittiva della continuitàspaziale, che rappresenta l’informazione

portante sulla quale poggiano per intero gli sviluppi della disciplina del kriging. Con

l’utilizzo dei variogrammisperimentali, ovvero funzioni che esprimono la covarianza

tra i punti del campione in accordo ad una distanza fissata che li separa, èpossibile,

infatti, identificare e misurare la struttura di correlazione spaziale del campione di dati

idrologici a disposizione (v. ad es. J

ourneleHuijbregts, 1978; Bruno e

Raspa, 1994).

Si può valutare perciò la dissimilaritàdei dati puntuali e considerare, oltre che la

distanza euclideatra gli stessi, anche direzione e verso delle congiungenti i punti

campionari. Questi elementi caratterizzano le tecniche di interpolazione geostatistiche

e non sono contemplati dalle tecniche deterministiche.

∑ =

∧

=n i

iix

Zx

Z1

0)

()

(λ


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o.it)

Kriging Ordinario

:

PSBI: Tecniche Geostatistiche

PSBI: Tecniche Geostatistiche

==

−=

∂∂

=

−

=∂∂

==

−−

−=

∂∂

∑∑

∑∑

==

==

.,

2,1,

0)

()

(2

01

2

,,2,1

,0

)(

22

),

(2

),

(2

1

0

10

11

00

kl

xf

xf

ni

xf

xx

xx

n i

li

li

l

k i

i

n j

k l

il

lj

ij

ji

i

Kll

Kl

λµ

λµ

µµ

γλ

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ε

La

risolu

zio

ne

del

pro

ble

ma

port

a

alla

conoscenza

dei

pesi λ i

ott

imali

e

dei

moltip

licato

re lagra

ngia

noµ.

∑ =

=n

l

ll

xf

ax

m0

00

)(

)(

pre

suppone c

he l

a m

edia

del

cam

po s

tocastico m(x0)

sia

, oltre

che i

ncognita,

funzio

ne d

elle

coord

inate

spazia

li (s

olit

am

ente

funzio

ne d

i tipo p

olin

om

iale

):

)(0x

f lin

dic

a le l

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ni polin

om

iali

Kriging Universale

:

=

−

=∂∂

=+

⋅=

∂∂

=−

⋅=

∂∂

∑

∑∑

=

==

01

0)

,(

2)

,(

2

...

..........

..........

..........

..........

..........

..........

..........

0)

,(

2)

,(

2

1

1

0

1

11

0

1

n i

i

n i

in

in

n

n i

ii

xx

xx

xx

xx λ

µ

γλ

γλ

γλ

γλ lll


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Struttura dell

Struttura dell’’ analisi

analisi

•V

eri

ficare

l’a

pp

lica

bili

tàd

el m

eto

do

pro

po

sto

da

Chokmanie Ouarda

(200

4),

a

l pro

ble

ma d

ella

stim

a d

i in

dic

i d

i m

agra

in

b

acin

i n

on

str

um

en

tati.

•C

on

fro

nta

re

le

pre

sta

zio

ni

di

tecn

ich

e

di

inte

rpo

lazio

ne

d

i tipo

ge

osta

tistico

(v.

ad

es.

krig

ing

o

rdin

ario

e

un

ive

rsale

, Journele

Huijbregts

, 19

78

; Bruno e Raspa,

19

94),

co

n

qu

elle

d

i tip

o

de

term

inis

tico

(v.

ad

es.

me

tod

o d

ei

po

ligo

ni

di

Th

iesse

n,

me

tod

o

de

lla d

ista

nza in

ve

rsa

).


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, B

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Area di Studio

Area di Studio

•51

bacin

i co

llocati

nelle

re

gio

ni

Marc

he e

Abru

zzo,

per

i quali

son

o

dis

po

nib

ili

alm

eno

5

ann

i di

dati

idro

metr

ici;

•are

a c

om

ple

ssiv

a:

18257 K

m2;

•alv

ei pre

vale

nte

mente

torr

entizi;

•re

gim

e f

luvia

le c

ara

tterizzato

da f

ort

i

magre

dura

nte

il peri

odo e

stivo.


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, B

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sim

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ing.u

nib

o.it)

Raccolta e determinazione della base dati:

Raccolta e determinazione della base dati:

Iden

tificazio

ne

de

lle c

ara

tteri

stich

e g

eo

morf

olo

gic

he

e idro

log

ich

ep

er

og

ni

sin

go

lo b

acin

o.

Fo

nti d

ati:

•M

ate

ria

le r

acco

lto

in

occasio

ne

di stu

di p

reced

en

ti;

•C

olla

bo

razio

ne

con

la

Pro

tezio

ne C

ivile

de

lla R

eg

ion

e M

arc

he

;

Rie

lab

ora

zio

ne

pre

limin

are

de

i d

ati:

•D

ete

rmin

azio

ne

de

l MAP

(Pre

cip

itazio

ne

Med

ia A

nnu

a)

de

lla TAM

(Te

mp

era

tura

me

dia

an

nua)

a s

ca

la d

i ba

cin

o r

ela

tivi a

gli

an

ni id

rolo

gic

i

corr

isp

on

de

nti a

lle m

isu

razio

ni d

elle

port

ate

pe

r o

gn

i ba

cin

o;


DIC

AM

, B

olo

gna, 20 O

ttobre

2010 (

sim

one.c

astiglio

ni@

mail.

ing.u

nib

o.it)

Parametri

Parametri geomorfologici

geomorfologicie clim

atici

e clim

atici

0.9

6.4

18.9

Tempo di corrivazionedel bacino

(Giandotti)

τ c[o

re]

150

595

1543

Quota media del bacino rispetto allo

zero idrometrico

∆H

[m]

11.7

1099

364

959

2086

49

36

350

Medio

31103

Quota minima

Hmin

[m s

.l.m

.]

820

1530

Precipitazione media annuale

MAP

[mm

/anno

]

8.3

14.7

Temperatura media annuale

TAM

[C°]

279

2914

Quota massima

Hmax

[m s

.l.m

.]

178

1950

Quota media

Hmed

[m s

.l.m

.]

0.1

99

Percentuale di area permeabile

P[%

]

5.3

14.4

Min

L [

km

]

A[k

m2]

Parametro

Lunghezza dell'asta principale

Area drenante

Denominazione

Max

160

3082


DIC

AM

, B

olo

gna, 20 O

ttobre

2010 (

sim

one.c

astiglio

ni@

mail.

ing.u

nib

o.it)

Applic

azio

ne d

el m

eto

do d

elle

com

pon

enti p

rincip

ali

(PrincipalComponentAnalysis

,

PCA

, Basilevsky,

1994).

Definizione del nuovo spazio dei descrittori

Definizione del nuovo spazio dei descrittori

Die

ci p

ara

metr

i descritt

ori:A

, L, P

, Hmax, Hmed, Hmin, ∆H

, τ c

,MAP

, TAM.

Definiz

ion

e d

i un n

uovo s

pazio

ort

ogon

ale

cart

esia

no:

(xi;y

i)= f(A, L, P, Hmax, Hmed, H

min, ∆H, τ c,M

AP)

70%

della

vari

anza

delle

cara

tteri

stiche

geom

orf

oclim

atiche

origin

ari

e.


DIC

AM

, B

olo

gna, 20 O

ttobre

2010 (

sim

one.c

astiglio

ni@

mail.

ing.u

nib

o.it)

Autovalori

Autovalorideterminati per il caso di studio:

determinati per il caso di studio:


DIC

AM

, B

olo

gna, 20 O

ttobre

2010 (

sim

one.c

astiglio

ni@

mail.

ing.u

nib

o.it)

Sono

sta

ti

iniz

ialm

ente

pre

si

a

rife

rim

ento

tr

e

indic

i fr

a

quelli

più

com

unem

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utiliz

zati p

er

lo s

tudio

di p

ort

ate

di m

agra

(Bavera eRanzi, 2

006; Smakhtin,

2001):

Indici di m

agra:

Indici di m

agra:

•Q

355

(l/s

), p

ort

ata

media

gio

rnalie

ra c

on f

req

uenza d

i supera

mento

di 3

55 g

iorn

i

su b

ase a

nnua

le;

•Q

95%

(l/s

), p

ort

ata

gio

rna

liera

supera

ta p

er

il 9

5%

dei g

iorn

i consid

era

ti;

•7Q10

(l/s

), po

rtata

di

ma

gra

m

edia

su sett

e gio

rni

consecutivi

co

n te

mpo d

i

rito

rno d

i 1

0 a

nni.


DIC

AM

, B

olo

gna, 20 O

ttobre

2010 (

sim

one.c

astiglio

ni@

mail.

ing.u

nib

o.it)

Indici di m

agra:

Indici di m

agra:

•Q

355

(l/s

), p

ort

ata

me

dia

gio

rna

liera

co

n fre

qu

enza d

i su

pera

me

nto

di 3

55

gio

rni su

ba

se

an

nu

ale

;

Q355

Durata (day)

Portata (m3/s) “Stima della disponibilitàdi risorse idriche in bacini idrografici non strumentati”

DIC

AM

, B

olo

gna, 20 O

ttobre

2010 (

sim

one.c

astiglio

ni@

mail.

ing.u

nib

o.it)

Indici di m

agra:

Indici di m

agra:

•Q

95%

(l/s

), p

ort

ata

gio

rna

liera

sup

era

ta p

er

il 9

5%

de

i g

iorn

i co

nsid

era

ti;

Q95%

(% giorni )

Portata (m3/s)

50100

7525


DIC

AM

, B

olo

gna, 20 O

ttobre

2010 (

sim

one.c

astiglio

ni@

mail.

ing.u

nib

o.it)

Indici di m

agra:

Indici di m

agra:

•7Q10

(l/s

), p

ort

ata

di m

ag

ra m

ed

ia s

u s

ette

gio

rni con

secu

tivi co

n t

em

po

di

rito

rno

di 1

0 a

nn

i;

0

50

100

150

200

250

300

350

400 1/1

/61

1/1

/62

1/1

/63

1/1

/64

31/1

2/6

431/1

2/6

531/1

2/6

631/1

2/6

730/1

2/6

830/1

2/6

930/1

2/7

0

Tem

po (day)

Portate (m3/s)


DIC

AM

, B

olo

gna, 20 O

ttobre

2010 (

sim

one.c

astiglio

ni@

mail.

ing.u

nib

o.it)

Indici di m

agra:

Indici di m

agra:

0.0

01

0.0

1

0.11

10

100

0.0

01

0.0

10.1

110

100

7Q10 [l/s]

Q355 [l/s]

0.0

01

0.0

1

0.11

10

100

0.0

01

0.0

10.1

110

100

Q95% [l/s]

Q355 [l/s]

Com

’era

pre

vedib

ile,

un’a

nalis

i pre

limin

are

ha

m

esso

in

luce

un

a

marc

ata

corr

ela

zio

ne t

ra g

li in

dic

i ste

ssi.

Per

tale

ragio

ne s

i sono c

ondott

e l

e a

na

lisi

successiv

e s

olo

con r

iferi

mento

alla

Q355.

La s

celta è

motivata

dal fa

tto c

he le s

tim

e e

mpir

iche d

ella

Q355

per

i div

ers

i

bacin

i consid

era

ti

mostr

ano

una

corr

ela

zio

ne

superi

ore

con

le

cara

tteristich

e

geom

orf

olo

gic

he

e c

limatiche

di bacin

o d

isp

onib

ili r

ispett

o a

Q95%

e 7Q10.


DIC

AM

, B

olo

gna, 20 O

ttobre

2010 (

sim

one.c

astiglio

ni@

mail.

ing.u

nib

o.it)

Procedura di

Procedura di cross

cross-- validazione

validazione

L’a

ccura

tezza di

stim

a,

èsta

ta valu

tata

m

edia

nte

l’u

tiliz

zo della

pro

cedura

d

i

ricam

pio

nam

entojack-knife

(Shaoe Tu,

19

95; Brathetal.,

2003)

e m

inim

izzand

o

la s

om

ma d

ei q

uadra

ti d

ei re

sid

ui.

1.

Si rim

uove d

all’

insie

me d

egli N

bacin

i

str

um

en

tati,

la s

tazio

ne i-e

sim

a,

ipotizzando c

he e

ssa s

ia n

on s

trum

enta

ta.

2.

Si esegue la s

tim

a u

tiliz

zando g

li N

-1

bacin

i rim

anenti e

si ott

iene u

na s

tim

a

indirett

a d

ella

vari

abile

di in

tere

sse in

corr

ispondenza d

el punto

rapp

resenta

tivo

del bacin

o i-e

sim

o n

ello

spazio

dei

descritt

ori g

eom

orf

oclim

atici.

3.

I due p

assi pre

cedenti s

ono r

ipetu

ti p

er

tutt

i bacin

i esam

inati.


DIC

AM

, B

olo

gna, 20 O

ttobre

2010 (

sim

one.c

astiglio

ni@

mail.

ing.u

nib

o.it)

Applicazione delle tecniche in

Applicazione delle tecniche in validazione

validazionejack

jack-- knife

knife

Rapp

resenta

zio

ne

3D

delle

sup

erf

icig

ene

rate

nell’

applic

azio

ne

delle

4

tecnic

he

diin

terp

ola

zio

ne

spazia

lenello

spa

zio

bid

imensio

nale

costr

uito

(Fiu

me

Ate

rno

a L

’Aquila

).


DIC

AM

, B

olo

gna, 20 O

ttobre

2010 (

sim

one.c

astiglio

ni@

mail.

ing.u

nib

o.it)

Indici di prestazione:

Indici di prestazione:

Per

la q

uantificazio

ne d

ell’

accura

tezza d

i stim

a c

ara

tteristica d

i cia

scun

a t

ecnic

a s

i

sono u

tiliz

zati t

re d

ivers

i in

dic

i di pre

sta

zio

ne:

∑ =

−=

n ii

ii

z

zz

nMRE

1

^

1

∑ =

−

=n i

i

ii

z

zz

nRRMSE

1

2^

1

()

∑∑ ==

−

−−

=n i

ii

n i

ii

zz

zz

E

1

2*

2

1

^

1•

efficienza di Nash-Sutcliffe(NasheSutcliffe, 1970)

•errore quadratico m

edio relativo

•errore m

edio relativo in m

odulo


DIC

AM

, B

olo

gna, 20 O

ttobre

2010 (

sim

one.c

astiglio

ni@

mail.

ing.u

nib

o.it)

Risultati:

Risultati: validazione

validazionejack

jack-- knife

knife

2.5

4

1.2

6

0.3

1

Kriging

Ordinario

RRMSE

MRE

E

Indici

Statistici

4.0

7

2.2

6

0.6

4

Poligonidi

Thiessen

Kriging

Universale

Distanza

Inversa

3.2

03.8

5

1.4

12.1

8

0.8

30.6

5

Poligoni di Thiessen

012345

01

23

45

Em

pir

ico

[ln

(l/s

)]

Stimato [ln(l/s)]

Distanza inversa

012345

01

23

45

Em

pir

co

[ln

(l/s

)]

Stimato [ln(l/s)]

Kriging Ordinario

012345

01

23

45

Em

pir

ico [

ln(l

/s)]

Stimato [ln(l/s)]

Kriging Universale

012345

01

23

45

Em

pir

ico [

ln(l

/s)]

Stimato [ln(l/s)]


DIC

AM

, B

olo

gna, 20 O

ttobre

2010 (

sim

one.c

astiglio

ni@

mail.

ing.u

nib

o.it)

Risultati:


validazionejack

jack-- knife

knife

Poligoni di Thiessen

012345

01

23

45

Em

pir

ico

[ln

(l/s

)]

Stimato [ln(l/s)]

Distanza inversa

012345

01

23

45

Em

pir

co

[ln

(l/s

)]

Stimato [ln(l/s)]

2.5

4

1.2

6

0.3

1

Kriging

Ordinario

RRMSE

MRE

E

Indici

Statistici

4.0

7

2.2

6

0.6

4

Poligonidi

Thiessen

Kriging

Universale

Distanza

Inversa

3.2

03.8

5

1.4

12.1

8

0.8

30.6

5


DIC

AM

, B

olo

gna, 20 O

ttobre

2010 (

sim

one.c

astiglio

ni@

mail.

ing.u

nib

o.it)

2.5

4

1.2

6

0.3

1

Kriging

Ordinario

RRMSE

MRE

E

Indici

Statistici

4.0

7

2.2

6

0.6

4

Poligonidi

Thiessen

Modelo

Multiregressivo

Kriging

Universale

Distanza

Inversa

3.8

73.2

03.8

5

1.4

81.4

12.1

8

0.7

20.8

30.6

5

Confr

onto

con m

odello m

ultiregressivo

:

kriging universale

èrisultato

essere

più

eff

icie

nte

ris

pett

o a

l modello m

ultiregressivo

na

n

aa

xx

xa

Q...

21

21

0355=

Tale

modello

, di

uso c

onsolid

ato

nei

pro

ble

mi

di

regio

naliz

zazio

ne

dell’

info

rmazio

ne i

dro

metr

ica

(v.

ad

es. Smakhtin

, 2001)

sfr

utt

a t

utt

e l

e c

ara

tteristiche g

eom

orf

oclim

atiche

pre

cedente

mente

descritt

e q

uali

variabili

esplic

ative.

Risultati:


validazionejack

jack-- knife

knife


DIC

AM

, B

olo

gna, 20 O

ttobre

2010 (

sim

one.c

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Conclusioni

Conclusioni


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AM

, B

olo

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2010 (

sim

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nib

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•le

te

cn

ich

e di

inte

rpo

lazio

ne

sp

azia

le so

no

u

tiliz

zab

ili p

er

co

nse

gu

ire

stim

e a

ccura

te d

el re

gim

e d

i fr

eq

ue

nza

de

i d

eflu

ssi id

rici su

perf

icia

li, s

ia

in co

nd

izio

ni

di

pie

na

(v

. a

d e

s. Chokmani

e Ouarda

, 20

04)

ch

e in

co

nd

izio

ni d

i m

agra

;

•le

te

cn

iche

ge

osta

tistich

e p

erm

etto

no di

otte

ne

re stim

e d

eg

li in

dic

i d

i

ma

gra

mig

liori r

isp

etto

alle

te

cn

ich

e d

ete

rmin

istich

e;

•a

ttra

ve

rso

l’ap

plic

azio

ne

de

gli

inte

rpo

lato

rig

eosta

tistici

so

no

sta

te

otte

nu

te

stim

e

de

ll’in

dic

e

di

ma

gra

co

nsid

era

to

se

nsib

ilme

nte

p

iù

accura

te r

ispe

tto

a q

ue

lle v

alu

tate

attra

ve

rso

un m

ode

llo m

ultir

egre

ssiv

o.

Grazie per l

Grazie per l ’’attenzione!

attenzione!


DIC

AM

, B

olo

gna, 20 O

ttobre

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mail.

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Documents

Materiali FACOLTÀDI INGEGNERIA Dipartimento di Ingegneria