Modelli Di Downscaling per La Previsione a Medio Termine Di Eventi Climatici Estremi Legati Alle Inondazioni

EasyChair Preprint no. 4734

Abstract

L’indagine, nonché lo sviluppo di metodi, in grado di formalizzare la relazione di causa effetto fra le dinamiche atmosferiche alla grande scala e le piogge intense a scala di bacino o regionale è fondamentale nella previsione a breve e medio termine di eventi alluvionali, così come nelle proiezioni sul lungo periodo per gli ipotizzati scenari di riscaldamento globale. Diversi approcci sono stati sviluppati in passato per formalizzare tale relazione. Fra questi i metodi di downscaling statistico, quali il Non-homogeneous hidden Markov Model (NHMM). Numerosi autori, fra i quali (Kirshner, 2005; Khalil et al., 2010; Robertson et al., 2004; Cioffi & Conticello, 2018) hanno dimostrato l’efficacia del NHMM nel quantificare le principali caratteristiche delle precipitazioni a scala locale in funzione di opportuni predittori atmosferici, quali campi di geopotenziale, temperatura, venti meridionali e zonali. Cioffi et al. (2015) hanno comunque evidenziato le difficoltà del metodo nel quantificare con sufficiente accuratezza le piogge estreme, quelle cioè potenzialmente in grado di generare alluvioni. Per superare tale insufficienza Conticello et al. (2018) hanno proposto un nuovo metodo, che combina, nel quadro di un approccio di tipo Complex network, Self Organized Map (SOM) ed Event Synchronization.  In questa nota, con riferimento al caso studio relativo all’isola di St. Lucia nei Caraibi, si tenta di dare risposta alle due questioni suddette, combinando gli approcci NHMM ed Event Synchronization, utilizzando il primo per classificare gli stati del tempo (in funzione dei due predittori IVT e GPH850), il secondo per individuare le curve di regressione fra probabilità di superamento di una soglia di altezza di pioggia giornaliera ed il valore dell’IVT locale. Prove di validazione del sistema di modelli suddetto, effettuate nell’ambito del caso di studio, sembrano confermare l’efficacia e l’affidabilità del metodo proposto.

Keyphrases: Event Synchronization, Eventi Estremi, NHMM, Previsioni a medio termine

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  author = {Francesco Cioffi and Tommaso Lapini and Federico Rosario Conticello},
  title = {Modelli Di Downscaling per La Previsione a Medio Termine Di Eventi Climatici Estremi Legati Alle Inondazioni},
  howpublished = {EasyChair Preprint no. 4734},

  year = {EasyChair, 2020}}